基于改進(jìn)LBP和AdaBoost的人臉識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)可以應(yīng)用于軍事、金融、公共安全等領(lǐng)域。特征提取算法是人臉識(shí)別技術(shù)中的核心部分，它會(huì)直接影響到識(shí)別效果。近年來(lái)，局部二值模式(Local binary pattern,LBP)及其擴(kuò)展方法在人臉識(shí)別中得到了廣泛應(yīng)用。本文在深入研究這些LBP及擴(kuò)展算子的基礎(chǔ)上，提出了改進(jìn)方法。本文主要內(nèi)容如下：
　　1.針對(duì)局部二值模式在圖像處理與人臉識(shí)別方面表現(xiàn)出的實(shí)際應(yīng)用價(jià)值，系統(tǒng)綜述了當(dāng)前LBP算子在不同應(yīng)用領(lǐng)域的擴(kuò)展方法。首先，簡(jiǎn)

2、要概述了LBP算子的基本原理；其次，從鄰域拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)角度、降低噪聲影響角度、編碼角度、降維角度與獲取旋轉(zhuǎn)不變性角度等五個(gè)方面對(duì)LBP算子近年來(lái)的相關(guān)擴(kuò)展方法進(jìn)行了詳細(xì)梳理和歸納總結(jié)；最后，分析了各類方法的相互關(guān)系與存在的問(wèn)題，并指出了未來(lái)針對(duì)LBP擴(kuò)展的研究方向。
　　2.針對(duì)局部五值模式(Elongated Quinary Pattern，EQP)采用全局閾值定義造成對(duì)圖像灰度變化敏感以及在人臉識(shí)別中對(duì)圖像不同分塊同等對(duì)待的問(wèn)題，

3、提出了REQP(Robust EQP)算子。首先，通過(guò)自適應(yīng)方法來(lái)設(shè)置閾值，以提高其對(duì)圖像灰度變化的魯棒性；其次，通過(guò)特征塊加權(quán)處理，融入了每個(gè)分塊結(jié)構(gòu)對(duì)比信息，以突出不同分塊的不同作用。在YALE、ORL人臉庫(kù)實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，新方法明顯提高了EQP算子的識(shí)別效果。
　　3.針對(duì)REQP算子提取的特征中有許多冗余數(shù)據(jù)，首先采用特征選擇方法進(jìn)行降維處理；其次，基于Adaboost算法及降維后的二值模式特征實(shí)現(xiàn)了人臉識(shí)別。在YALE、O