基于LBP和混合2DPCA+PCA的人臉識(shí)別研究.pdf

1、人臉識(shí)別技術(shù)就是利用計(jì)算機(jī)分析人臉圖像，提取有效的識(shí)別信息來(lái)辨認(rèn)身份或者判別待定狀態(tài)的一門技術(shù)。它涉及模式識(shí)別、圖像處理、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、生理學(xué)、心理學(xué)等諸多學(xué)科的知識(shí)，是當(dāng)前研究的熱點(diǎn)之一。 紋理特征提取指的是通過(guò)一定的圖像處理技術(shù)抽取出紋理特征，從而獲得紋理的定量或定性描述的處理過(guò)程。本文利用LBP紋理算子來(lái)分析圖像紋理特征，它利用結(jié)構(gòu)法思想分析窗口特征，再利用統(tǒng)計(jì)法作整體的特征提取。在人臉識(shí)別過(guò)程中首先將臉部圖像劃分成若干不重

2、復(fù)的區(qū)域，計(jì)算每一區(qū)域的自適應(yīng)LBP碼直方圖，由各個(gè)區(qū)域的自適應(yīng)LBP直方圖構(gòu)成特征向量，描述臉部的紋理分布，然后采用x<'2>概率統(tǒng)計(jì)來(lái)計(jì)算各特征向量的距離。用FERET人臉庫(kù)進(jìn)行實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，由于自適應(yīng)LBP采用了Tamura粗糙度算法調(diào)整局部二進(jìn)制分析窗口的大小，更符合人類的視覺(jué)特性和LBP的結(jié)構(gòu)思想。因此取得了更為理想的人臉識(shí)別效果。 在特征提取階段，研究了PCA，2DPCA，(2D)<'2>PCA，混合2DPCA+PCA等