基于多尺度ε-LBP算法的人臉識(shí)別系統(tǒng)研究.pdf

1、近年來，人臉識(shí)別已成為眾多的身份驗(yàn)證方法中最容易接受的一種方法，具有更直接、更安全、更可靠和更有效的特點(diǎn)，具有極高的研究?jī)r(jià)值和應(yīng)用價(jià)值，同時(shí)作為模式識(shí)別領(lǐng)域的重要課題之一，也是目前非常活躍的一個(gè)研究方向。
　　本文對(duì)人臉識(shí)別的研究現(xiàn)狀和常用的人臉識(shí)別方法進(jìn)行了分析，在此基礎(chǔ)上提出了采用基于多尺度?-LBP人臉特征描述算法，并設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了人臉實(shí)時(shí)識(shí)別系統(tǒng)。主要研究工作如下：
　　1）對(duì)Adaboost人臉檢測(cè)算法進(jìn)行了研究。為

2、了降低其誤檢率，提出了采用融合膚色檢測(cè)的Adaboost人臉檢測(cè)算法。該算法在保證了原有算法對(duì)人臉檢測(cè)率的基礎(chǔ)上，有效地降低了人臉圖像錯(cuò)誤檢測(cè)率。
　　2）對(duì)描述圖像紋理特征的LBP算法、改進(jìn)的多尺度LBP算法與LBP算法進(jìn)行了研究，針對(duì)LBP算法不能兼顧整體與局部信息的表達(dá)以及多尺度LBP特征數(shù)據(jù)量較大的問題，提出了基于多尺度LBP的人臉表征算法。該算法首先將人臉圖像分割成不同尺度的子塊，然后對(duì)各子塊進(jìn)行LBP編碼，最后將各子塊