基于局部二值模式的三維人臉識別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)作為一種生物識別技術(shù)，在許多領(lǐng)域如國家信息安全、公共安全領(lǐng)域等都有十分廣泛的應用前景。傳統(tǒng)的二維人臉識別方法雖然在一定程度上能夠滿足人們的要求，但在光照和姿態(tài)等發(fā)生變化的情況下識別率會受到一定的影響。目前，三維人臉識別技術(shù)逐漸被人們熟知并得到了廣泛的關(guān)注，復雜情況下的人臉識別逐漸成為人臉識別領(lǐng)域的研究熱點。人臉識別的關(guān)鍵在于特征提取方法，特征提取的好壞直接影響人臉識別的識別率。局部二值模式(LBP)是一種十分有效的特征提取方

2、法，在人臉識別技術(shù)中有著廣泛的應用。本文基于局部二值模式，主要從以下幾點進行研究:
　　(1)深入了解傳統(tǒng)LBP算法及其改進算法在三維人臉識別中存在的問題，并在此基礎(chǔ)上提出了一種局部二值信息熵模式(LBEP)算法。該算法首先通過深度相機獲取低分辨率的彩色和深度結(jié)合(RGB-D)圖像，然后對圖像進行信息熵處理，有效的加強圖像的分辨率，然后對RGB-D圖像分別采取局部和整體混合的局部二值模式算法，求出各區(qū)域的特征直方圖，最后與數(shù)據(jù)庫中

3、信息進行匹配，實現(xiàn)人臉識別。
　　(2)為了進一步減小噪聲對人臉識別的影響，本文在局部二值信息熵模式的基礎(chǔ)上，又提出了一種基于分頻的人臉識別算法。由于在圖像的高低頻信息中存在著不同的細節(jié)信息，該算法對高低頻信息使用了不同的濾波方式，在去除噪聲的同時最大化保留人臉的特征信息，最后結(jié)合局部二值信息熵模式對人臉數(shù)據(jù)進行特征信息匹配。
　　(3)本文在改進算法的基礎(chǔ)上設(shè)計并實現(xiàn)了基于改進LBP算法的人臉識別系統(tǒng)。通過采用C++和MA