復雜背景下多人臉的檢測與識別算法.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、人臉識別技術因其具有非接觸性和隱蔽性成為最容易被接受的生物認證技術，并且得到了廣泛的關注和研究。但是檢測和識別結果往往受到光照、表情、遮擋等因素的影響，所以仍有很多技術問題亟待解決。
　　本文圍繞復雜背景下的靜態(tài)人臉檢測和識別算法進行研究，針對 Adaboost人臉檢測算法和局部二值模式人臉識別算法存在的局限性，以及 Gabor特征維數(shù)過高且對表情等因素不夠魯棒的問題展開了研究。具體工作如下：
　　(1)在傳統(tǒng)Adaboos

2、t人臉檢測算法基礎上，融合膚色特征和灰度特征，通過膚色模型和灰度投影算法實現(xiàn)人臉的二次檢測。實驗結果表明，改進的Adaboost算法提高了人臉檢測的準確率。
　　(2)針對LBP算子提取人臉特征時維數(shù)過高的問題，利用主成分方法進行了降維。實驗結果表明，新的LBP算子不僅降低了維數(shù)而且特征更加有效。
　　(3)多尺度、多方向的Gabor特征雖然可以有效地表征人臉特性，但是由于特征的維數(shù)過高，導致識別耗時。本文將每個尺度的8個方

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