基于高鑒別力SIFT和LGQP的人臉識別研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、隨著科技的進步和多媒體技術的迅速發(fā)展，人臉識別技術在各個場景中的應用越來越多，特別是在安全管理領域的應用，更加凸顯了人臉識別技術的重要性。人臉識別技術的關鍵是從人臉圖像中提出有效的特征信息，這些有效的特征信息是實現(xiàn)人臉匹配識別的重要因素之一。因此，如何在信息量龐大的人臉圖像中提取出最有效的特征信息，成為人臉識別技術中研究的熱點。本文主要研究基于高鑒別力SIFT(Scale-invariant feature transform)和LGQ

2、P(Local Gabor QuaternaryPattern)的人臉識別，對傳統(tǒng)的特征提取方法做出了相應的改進。
　　本文研究的問題主要由以下三個方面構成:
　　1.提出一種新的圖像自適應分塊策略，進一步提高識別算法的效率。該方法根據(jù)人臉圖像中SIFT特征點的分布情況，對人臉圖像分塊，使人臉五官分別位于同一個子塊內，提高子塊的可識別力，降低頭部姿勢變化和面部表情變化對識別結果的影響。本文選取了ORL、YALE和JAFFE人

3、臉庫作為實驗對象，實驗結果證明了該方法的有效性。
　　2.在傳統(tǒng)LBP(Local Binary Pattern)算子的基礎上，利用局部區(qū)域的均值和標準差對周圍像素進行灰度變化運算，提出一種四值模式的LQP(LocalQuaternary Pattern)算子，并將該算子與Gabor濾波結合，用于在人臉圖像中提取LGQP特征。實驗結果表明LGQP特征具有比LGBP特征和LGTP特征更加穩(wěn)定和可靠的特性。
　　3.借鑒Fish

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