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基于LBP的人脸识别研究

宁星  
【摘要】:人脸识别技术研究的核心问题是使计算机具有身份识别的能力,它能够推动人工智能、模式识别和计算机视觉等相关领域的发展,具有一定的理论研究意义。人脸识别计算在信息安全、医疗、保安监视、人机交互和金融等领域具有较广泛的应用价值。 人脸识别包括人脸检测、预处理、特征提取和人脸判定四个主要步骤。本文对上述各步骤展开了研究,主要内容如下: 1.对常用的人脸检测算法进行了分析总结,借助OpenCV计算机视觉库开发了基于AdaBoost算法的快速人脸检测系统,实现了人脸检测和人眼定位。实验结果表明AdaBoost算法具有较强的适应能力和鲁棒性。 2.研究了局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)人脸特征的表示和提取方法,比较直方图均衡化、高斯平滑、Sobel边缘提取三种预处理方法对LBP算法识别率的影响。通过比较发现,不同的预处理方法对LBP算法影响不同。其中,结合Sobel的LBP算法对于不同光照条件下人脸图像识别率提高幅度较大。 3.通过实验验证了基于LBP人脸识别方法中分块大小对LBP算子性能的影响,实验表明分块越多识别率越高,但分块过多也会导致识别率下降。 4.提出了一种将LBP特征提取与支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器相结合的算法,然后在Feret人脸数据库中采用支持向量机分类器和最近邻分类器进行实验比较。实验证明,支持向量机分类器与LBP特征提取方法相结合具有更优的分类性能。 论文最后对全文工作进行了总结。


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