基于PCA和LBP改進算法的人臉識別研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人臉與指紋、虹膜等一樣，是人體所固有的生物特征，由于其方便性、唯一性、不易丟失和被竊取等特點，人臉識別作為身份驗證的一種，已被廣泛的應(yīng)用到諸多領(lǐng)域。如何提高人臉識別系統(tǒng)的速度及準(zhǔn)確率，成為人們更加關(guān)注的問題。
　　本文主要是對人臉識別系統(tǒng)中的圖像處理、人臉檢測和人臉識別三個環(huán)節(jié)進行研究。首先，敘述了人臉識別的研究背景、當(dāng)前國內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r和仍然存在的難點等，并詳細(xì)介紹了人臉識別系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)。其次，對采集的人臉圖像進行預(yù)處理，包括光

2、照預(yù)處理、去噪處理和尺寸歸一化處理。在去噪處理時，提出采用中值濾波和高斯濾波兩種濾波方法相結(jié)合的去噪方法。然后，利用膚色特征對輸入的圖像進行膚色分割，再利用人臉的幾何特點對分割后的膚色進行篩選，精確定位人臉。重點對人臉識別中的特征提取模塊進行研究。主要包括介紹了基于局部二值模式(Local Binary Mode，LBP)和基于主成分分析法(Principle Component Analysis，PCA)的提取原理，并分析了各自的優(yōu)缺

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