基于gabor小波與局部二值編碼技術(shù)的人臉識別研究

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1、學校代碼：１０２７０分類號：ＴＰ３９１學號：１３２２００９９７％主４作絶夫爹私．碩：ｔ學位論文－＇’．＾道舊‘．．‘－．．片ｒ＊ＩＢ基于Ｇａｂｏｒ小波與局部二值編碼技術(shù)的人臉識別硏究‘ｒＩ胃．－町嚮單＂．‘Ｉ：；．學院；信息與化電工程學院Ｖ，心ｙ■－．／．ｉ．專業(yè)：通信與信息系統(tǒng)．硏究方向：數(shù)字圖像處理：研究生姓名…―……車遜指導教師：正ＪＳ完成日期：２０１６年３月Ｉ＇＇上海師范大學碩士學位論文摘要摘要人臉識別是模式識別以及圖像處理研究的重要內(nèi)容和

2、熱點之一，它通過計算機提取人的臉部特征，并根據(jù)提取的特征進行身份驗證，在近40年來得到了長足的發(fā)展。近年來，以信息處理技術(shù)和傳輸手段為基礎(chǔ)的社會信息化，正悄然改變著人類社會的生活與管理方式，無論是硬件條件的提高，還是實際需要，人臉識別技術(shù)已逐漸成為人們迫切需要的研究熱點。本文主要從人臉特征提取算法入手，通過研究經(jīng)典的基于Gabor小波人臉特征提取的人臉識別算法以及局部二值編碼技術(shù)人臉識別算法，分析他們各自的優(yōu)缺點，并提出了相應(yīng)的改進型算法。本文主要工作如下：(1)研究了基于Gabor小波的人臉特征提取算法，由于經(jīng)典的Gabor小波人臉特征提取算法特征維數(shù)高，時間消耗大，因此本

3、文提出了一種改進算法，首先分析不同尺度和不同方向的Gabor小波對識別率的影響因子，從而選出一組”最優(yōu)”Gabor小波來提取人臉特征，并且將一幅人臉圖像分成互不重疊的8個子圖像，計算并賦予每個子圖像不同的權(quán)值來進行分類判決，并通過實驗驗證算法的性能。(2)研究了基于局部二值編碼技術(shù)的人臉識別算法。分析了經(jīng)典的局部二值編碼技術(shù)的優(yōu)點與不足，比較了其改進型算法——環(huán)形對稱局部二值編碼技術(shù)（CS-LBP）與多級區(qū)域二值編碼模式(MB-LBP)與傳統(tǒng)的LBP算子的性能對比，并且提出了基于多級MB-LBP特征融合的人臉識別算法。實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)LBP算子相比，多級MB-LBP特征融

4、合人臉識別算法不僅有效提高了算法的識別率，同時也有效提高了算法的魯棒性。(3)針對Gabor小波提取人臉特征和LBP算子的優(yōu)點，提出了基于Gabor小波和CS-LBP的自適應(yīng)人臉識別算法(ASLGBP),通過在基于Gabor子圖像的自適應(yīng)加權(quán)特征融合人臉識別算法的實驗中我們得知人臉子圖像的眼睛、鼻子、嘴巴等細節(jié)較多的人臉區(qū)域在識別中權(quán)重較大，因此ASLGBP算法首先通過人臉投影積分法將人臉的眼睛、鼻子、嘴巴等人臉區(qū)域截取，然后再依次用Gabor小波和CS-LBP提取人臉特征，再通過支持向量機(SVM)進行分類判決，同時在實驗中，我們也驗證比較了不同分類器的識別效果。實驗表明與

5、幾種經(jīng)典人臉識別算法相比，ASLGBP算法有效地提高了人臉識別率。關(guān)鍵詞：人臉識別，Gabor小波，特征提取，ASLGBPIIIAbstractShanghaiNormalUniversityMasterofEngineeringAbstractFacerecognitionisoneofthemajorhotspotscontentandpatternrecognitionandimageprocessingresearch,itsresearchbeganinthelatesixtiesofthetwentiethcentury,asacategoryinthefield

6、ofbiometricidentificationtechnologybasedonphysiologicalcharacteristics,itisthroughthecomputerextractfacialfeaturesofpeople,andaccordingtotheextractedfeaturesforauthentication,inthepast40yearshasbeenconsiderabledevelopment.Inrecentyears,informationprocessingandtransmissionmeansbasedoninforma

7、tionsociety,itisquietlychangingthelivesandthewaythemanagementofhumansociety,whetheritistoimprovetheconditionofthehardware,ortheactualneeds,facerecognitiontechnologyhasgraduallybecomeanurgentneedhotspot.ThisPaperfromthefacialfeatureextractionalgorithmstar