基于局部二值模式的三維人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)作為一種生物識(shí)別技術(shù)，在許多領(lǐng)域如國(guó)家信息安全、公共安全領(lǐng)域等都有十分廣泛的應(yīng)用前景。傳統(tǒng)的二維人臉識(shí)別方法雖然在一定程度上能夠滿足人們的要求，但在光照和姿態(tài)等發(fā)生變化的情況下識(shí)別率會(huì)受到一定的影響。目前，三維人臉識(shí)別技術(shù)逐漸被人們熟知并得到了廣泛的關(guān)注，復(fù)雜情況下的人臉識(shí)別逐漸成為人臉識(shí)別領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。人臉識(shí)別的關(guān)鍵在于特征提取方法，特征提取的好壞直接影響人臉識(shí)別的識(shí)別率。局部二值模式(LBP)是一種十分有效的特征提取方

2、法，在人臉識(shí)別技術(shù)中有著廣泛的應(yīng)用。本文基于局部二值模式，主要從以下幾點(diǎn)進(jìn)行研究:
　　(1)深入了解傳統(tǒng)LBP算法及其改進(jìn)算法在三維人臉識(shí)別中存在的問題，并在此基礎(chǔ)上提出了一種局部二值信息熵模式(LBEP)算法。該算法首先通過深度相機(jī)獲取低分辨率的彩色和深度結(jié)合(RGB-D)圖像，然后對(duì)圖像進(jìn)行信息熵處理，有效的加強(qiáng)圖像的分辨率，然后對(duì)RGB-D圖像分別采取局部和整體混合的局部二值模式算法，求出各區(qū)域的特征直方圖，最后與數(shù)據(jù)庫(kù)中

3、信息進(jìn)行匹配，實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別。
　　(2)為了進(jìn)一步減小噪聲對(duì)人臉識(shí)別的影響，本文在局部二值信息熵模式的基礎(chǔ)上，又提出了一種基于分頻的人臉識(shí)別算法。由于在圖像的高低頻信息中存在著不同的細(xì)節(jié)信息，該算法對(duì)高低頻信息使用了不同的濾波方式，在去除噪聲的同時(shí)最大化保留人臉的特征信息，最后結(jié)合局部二值信息熵模式對(duì)人臉數(shù)據(jù)進(jìn)行特征信息匹配。
　　(3)本文在改進(jìn)算法的基礎(chǔ)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于改進(jìn)LBP算法的人臉識(shí)別系統(tǒng)。通過采用C++和MA