資源描述：
《融合多特征和局部二值模式的人臉識別研究》由會員上傳分享，免費(fèi)在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在學(xué)術(shù)論文-天天文庫。
1、學(xué)校代碼10530學(xué)號201330101234分類號TP391密級碩士學(xué)位論文融合多特征和局部二值模式的人臉識別研究學(xué)位申請人賀迪龍指導(dǎo)教師楊恢先教授學(xué)院名稱物理與光電工程學(xué)院學(xué)科專業(yè)集成電路工程研究方向圖像處理與模式識別二〇一六年五月十五日Facerecognitionfusionmulti-featureandlocalbinarypatternCandidateHeDilongSupervisorProfessorYangHuixianCollegeSchoolofPhysicsandOptoelectronicsProgramintegratedCir
2、cuitEngineeringSpecializationImageProcessingandPatternRecognitionDegreeMasterofEngineeringUniversityXiangtanUniversityDataMay15,2016摘要近年來隨著生物識別技術(shù)的發(fā)展，人臉識別由于其友好、采集容易和非侵犯性等優(yōu)點(diǎn)在金融、教育、安防等領(lǐng)域得到了越來越廣泛的應(yīng)用。目前已經(jīng)有許多商業(yè)公司推出了可用于商業(yè)化的人臉識別系統(tǒng)，但是由于人臉自身結(jié)構(gòu)復(fù)雜以及人臉圖像容易受到遮擋、表情、光照等因素的影響，人臉識別仍存在許多亟待解決的問題。人臉識別系統(tǒng)
3、由人臉檢測、特征提取、分類識別三部分組成，其中提取的人臉特征好壞會直接影響人臉識別系統(tǒng)的分類性能，因此提取有效的人臉特征是人臉識別的關(guān)鍵。局部二值模式（LBP）是一種有效的紋理描述方法，但其提取的特征過于簡單不能充分的描述人臉特征，本文將單演濾波和圖像的梯度信息與局部二值模式相結(jié)合，用以提取更加豐富的人臉鑒別信息，論文的主要工作有：1、提出一種融合單演特征和CS-LBP的單樣本人臉識別算法。算法的基本思路為在單演濾波的基礎(chǔ)上利用CS-LBP算子對單演濾波得到的局部幅值進(jìn)行編碼，將局部相位量化到4個區(qū)間并編碼，結(jié)合幅值、相位和方向信息對圖像進(jìn)行特征提取，并通過分
4、塊統(tǒng)計(jì)直方圖的方式得到人臉的識別特征，最后用最近鄰分類器進(jìn)行分類識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法識別效果顯著，對光照、表情、部分遮擋都具有較強(qiáng)的魯棒性。2、提出一種融合梯度信息與CS-LBP的單樣本人臉識別算法，即首先獲取人臉?biāo)胶痛怪狈较虻奶荻刃畔?，并將其用CS-LBP算子進(jìn)行編碼，然后將二者融合成新的人臉特征，再通過分塊統(tǒng)計(jì)直方圖的方式得到人臉的直方圖特征，最后采用直方圖相交進(jìn)行分類識別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明算法不僅識別效果較好而且抗噪性較強(qiáng)。關(guān)鍵詞：人臉識別；單演信號；幅值相位方向模式；局部二值模式；梯度IAbstractInrecentyears,withthedeve
5、lopmentofbiometrictechnology,facerecognitionhasbeenwidelyusedinfinance,education,securityandotherrelatedareas,foritsfriendly,easilycollectionandnon-invasive.Therearegreatoffacerecognitiondesignedbycommercialcompanieshavebeencommercialized.However,therearestillmanyproblemstobesolved.
6、suchasthecomplexityoffacestructureandtheeffectofocclusion,expression,lightandotherfactors,facerecognition.Facerecognitionsystemconsistsoffacedetection,featureextraction,classificationandidentificationthreeparts,Facialfeatureisgoodorbad,itwillaffecttheperformanceoffacerecognition.Loc
7、alBinaryPattern(LBP)isaneffectivetexturedescriptionmethod,Buttheextractedfeaturestoosimple,donotadequatelydescribethefacialfeatures.Inthispaper,monogenicfilteringandimagegradientinformationandlocalbinarypatternsarecombinedintoanewfeature,usedtoextractricherfaceinformation.Themainwor
8、kisasfollows:(1)ane
