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《基于NLBP算子的人臉識別與人臉特征定位》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關內容在學術論文-天天文庫。
1、摘要人臉識別技術擁有重要的應用和理論價值。它已經成為模式識別、計算機視覺、圖象處理、認知科學以及神經系統(tǒng)科學等研究領域的熱點課題。作為一種有效的人臉表示算子，局部二元模式LBP(LocalBinaryPattern)在人臉識別問題中已經受到了越來越多的關注和研究。但是原始的LBP算子存在其固有的缺陷，因此本文首先針對人臉識別這一個特殊問題，在LBP算子的基礎上提出了新的非局部二值模式NLBP(Non—LocalBinaryPattern)算子。相對于原始LBP算子，新的NLBP算子具有以下優(yōu)點：1．NLBP算子不僅能挖掘圖像中的微觀局部模式，還能挖掘
2、出對識別技術有幫助的非微觀模式，實現(xiàn)了多尺度的分析功能。2．NLBP算子能夠增強和突出人臉中的關鍵、顯著特征，這些關鍵、顯著特征能夠提高識別準確率。3．NLBP算子能夠提高人臉表示對遮擋以及誤配準的魯棒性。人臉特征定位是人臉識別的關鍵技術。本文利用NLBP算子設計了兩種新的人臉特征定位方法，它們在人臉識別系統(tǒng)中有著不同的應用：·基于NLBP的人臉特征區(qū)域快速定位方法；由于大尺度NLBP算子具有突出人臉特征區(qū)域、以及對非相關區(qū)域進行抑制的能力，我們設計了能對人臉特征區(qū)域進行快速搜索和定位的方法。所提出的方法在實驗中顯示出了較可靠的性能，可以被用作很多特
3、殊人臉識別技術的預處理技術?！せ贜LBP的人眼精確定位方法；本方法采用了兩階段定位的策略，充分利用了大、小尺度NLBP算子對人臉特征不同的增強和突出能力。首先確定出人眼的大致區(qū)域，然后利用人臉圖像中左右眼的相似性在粗糙區(qū)域中精確地定位出人眼的位置。所提出的方法能夠被用來進行人臉圖像的配準、或者人臉姿態(tài)預測。結合運用人臉檢測技術和這兩種新的定位技術，我們在原始采集到的完整靜態(tài)以及視頻圖像上進行了實驗，并展示了這三種技術挖掘出的信息在人臉識別系統(tǒng)中的運用。關鍵詞t人臉識別；人臉表示；人臉特征定位AbstractFacerecognitiontechno
4、logyisachallengingtaskwithveryimportantvalue．ItisallactiveresearchtopicwithinresearchcommunitieslikePatternRecognition，ComputerVision,etc．Asaneffectiveoperatorforfacerepresentation,LocalBinaryPatternshasreceivedmoreandmoreattentionfromresearchers．However,becauseofitsdeficiencie
5、s，LBPneedstobeadaptedtosolvetheproblemoffacerecognition．Inthisthesis，weproposeanewoperatornamedNon—LocalBinaryPatterns．ComparedtooriginalLBPoperator,thenewoperatorhasthefollowingadvantages：1)TheNLBPoperatorCanimplementmulti—scaleimageanalysis；2)TheNLBPoperatoriscapableofenhanci
6、ngandaugmentingthosesalientfacialfeatures，whichareimportantforclassifyingfaceimages；3)TheNLBPoperatorcanincreasetherobustnessoffacerepresentationagainstocclusionandmisalignment．Facialfeatureslocalizationisonecoreprobleminthefieldoffacerecognition．ThisthesisemploysourproposedNLB
7、PoperatortodesigntwofacialfeaturelocalizationmethodswhichCanbeappliedtofulfilldifferenttasksinFaceRecognitionSystem：·FacialfeatureregionsdetectionmethodbasedonNLBPoperator；NLBPoperatorwithcoarsescalehastheeffectofaugmentingtheregionsoffacialfeaturesandexcludingmostnoisesfromirr
8、elevantregions，wemakeuseofthisanddesignamethodwhichisa
