LBP算法在人臉識別系統(tǒng)中的設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、在日常的交往中，人臉無疑傳達著豐富而細膩的情感和心理信息，因此，以人臉識別為代表的面部感知計算從二十世紀(jì)八十年代末開始逐漸成為熱門的研究方向之一，與指紋識別、虹膜識別等生物特征識別技術(shù)相比，人臉識別具有操作簡單、隱蔽性好等優(yōu)點，在身份認證、訪問控制、圖像檢索等方面有廣闊的應(yīng)用前景，成為當(dāng)前模式識別和計算機視覺領(lǐng)域的研究熱點。
　　目前，人臉識別系統(tǒng)針對二維照片的研究較多，取得了很大的進展。但基于二維照片的人臉識別對光照、姿態(tài)、化妝

2、等因素很敏感。三維人臉識別可以克服或減輕這些因素的影響，因而受到了越來越多的重視。
　　本文研究工作的主要特色是探討研究LBP、三維LBP和KLDA的基本概念、相關(guān)技術(shù)、系統(tǒng)架構(gòu)，參考了國內(nèi)外基于LBP、3DLBP、KLDA算法的人臉識別相關(guān)研究，結(jié)合變電站環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)應(yīng)用需求，提出了一種將三維局部二值模式(3DLBP)和核判別分析(KLDA)相結(jié)合的三維人臉識別算法3DLBP-KLDA。3DLBP-KLDA將人臉深度圖像分成多個

3、區(qū)域后，采用3DLBP算子從各區(qū)域提取直方圖特征，并將各區(qū)域3DLBP直方圖連成一個向量，作為人臉深度圖像的特征，采用改進高斯核函數(shù)的KLDA作為分類器。
　　通過三維人臉數(shù)據(jù)庫對LBP、3DLBP、3DLBP-KLDA進行實驗與分析比較新算法和三維LBP算法、LBP算法的準(zhǔn)確率，實驗結(jié)果表明3DLBP-KLDA在人臉識別上取得了更好的識別效果，證明了本文方法具有科學(xué)性、先進性、實用性。
　　本課題是變電站環(huán)境監(jiān)測系統(tǒng)(圖像