基于局部紋理特征的人臉識別技術(shù)研究.pdf

1、人臉識別是計算機視覺和模式識別領(lǐng)域研究熱點之一，具有廣泛的應(yīng)用前景。本文對人臉識別技術(shù)進(jìn)行深入學(xué)習(xí)和研究，結(jié)合當(dāng)前人臉識別領(lǐng)域中的優(yōu)秀算法，采用基于膚色檢測和AdaBoost人臉檢測的快速人臉檢測方法以及基于二維 Gabor變換與LBP變換的人臉識別方法。
　　本文首先對高斯膚色概率模型和橢圓膚色模型進(jìn)行改進(jìn)，將這兩種膚色模型相結(jié)合，檢測圖像中的膚色區(qū)域，查找膚色區(qū)域輪廓；然后使用由 Haar特征構(gòu)造的級聯(lián) Real AdaBoo

2、st分類器在膚色區(qū)域內(nèi)進(jìn)行人臉檢測。接著本文對人臉灰度圖像進(jìn)行二維 Gabor小波變換和LBP變換，把變換后得到的圖像劃分成網(wǎng)格，對每個網(wǎng)格進(jìn)行直方圖對比，并通過 Fisher準(zhǔn)則確定每個網(wǎng)格的權(quán)值，使用加權(quán)的K最近鄰方法識別人臉。實驗證明此方法比使用單一變換和非加權(quán)的方法具有更高的識別率。為了減少直方圖比較次數(shù)，本文對匹配過程進(jìn)行改進(jìn)，根據(jù)各個方向和頻率上的Gabor變換對人臉區(qū)分重要性的不同，逐次排除直方圖匹配較差的人臉。