基于Adaboost和LDP改進(jìn)算法的人臉檢測與識別研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)作為新興的生物特征識別技術(shù)，涉及到模式識別、圖像處理和計算機(jī)視覺等相關(guān)領(lǐng)域，具有重要的研究意義與廣闊的應(yīng)用前景。本文重點(diǎn)研究了基于Adaboost和LDP改進(jìn)算法的人臉檢測與識別，主要研究成果包括：
　　(1)提出一種基于膚色分割與Adaboost算法的人臉檢測方法。利用YCbCr色彩空間進(jìn)行膚色分割，篩選出符合人臉特征分布的候選人臉區(qū)域，進(jìn)行人臉區(qū)域初步定位，再利用改進(jìn)Adaboost算法來進(jìn)一步定位人臉區(qū)域。實(shí)驗結(jié)

2、果表明，本文方法不僅加快了人臉檢測速度，還提高了檢測率。
　　(2)提出一種基于改進(jìn)LDP特征的人臉識別方法。該方法對LDP編碼進(jìn)行主方向歸一化處理，應(yīng)對圖像旋轉(zhuǎn)變化，減少人臉特征向量維數(shù)，同時，提取結(jié)構(gòu)對比信息對人臉LDP分塊進(jìn)行加權(quán)處理，提升人臉特征魯棒性。實(shí)驗結(jié)果表明，改進(jìn)算法不僅能提高人臉識別率，還能加快識別的速度。
　　(3)構(gòu)建一個基于視頻流的人臉識別系統(tǒng)。綜合前面章節(jié)所提出的人臉檢測與識別算法，設(shè)計并實(shí)現(xiàn)了基于