基于局部二進(jìn)制模式的多姿態(tài)人臉識(shí)別的研究.pdf

1、近年來(lái),人臉識(shí)別成為模式識(shí)別領(lǐng)域中的一個(gè)研究熱點(diǎn)。在人臉識(shí)別領(lǐng)域中,姿態(tài)、光照和表情的變化對(duì)人臉識(shí)別的影響已經(jīng)成為該研究領(lǐng)域中公認(rèn)的三大難點(diǎn)問(wèn)題。 在充分考察目前人臉識(shí)別技術(shù)發(fā)展現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上,本文著眼于不同姿態(tài)下人臉識(shí)別這一難點(diǎn)問(wèn)題,進(jìn)行了深入的研究?；诰植慷M(jìn)制特征,本文給出了一個(gè)兩層分類的多姿態(tài)人臉識(shí)別系統(tǒng)的層次分類器框架。該框架的第-層次,進(jìn)行人臉姿態(tài)的識(shí)別；進(jìn)而,在第二層,進(jìn)行人臉個(gè)體識(shí)別。實(shí)驗(yàn)證明,本文的方法具有令人

2、滿意的識(shí)別結(jié)果。 在第一層人臉姿態(tài)識(shí)別的分類器中,本文基于兩種不同的特征進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比：一種方法是,在對(duì)局部二進(jìn)制模式進(jìn)行改進(jìn)后,本文提出了“均閾值”的局部二進(jìn)制模式,并提出了使用海明距離度量該特征的方法將該特征用于人臉姿態(tài)識(shí)別,在分類器上,提出與K近鄰分類器相結(jié)合的多專家模糊智能決策系統(tǒng),用以進(jìn)行姿態(tài)分類；另一種方法是,在對(duì)Gabor小波變換特征基礎(chǔ)上,本文提出了將相互正交的Gabor小波相互疊加的特征,并在人臉姿態(tài)識(shí)別上取得