本文選題：人臉識別 + Adaboost�。� 參考：《南京理工大學(xué)》2017年碩士論文

【摘要】：人臉識別具有操作簡單、表現(xiàn)穩(wěn)定的優(yōu)點,在近年來獲得了日益廣泛的應(yīng)用,這也對人臉識別方法的成功率與運行速度提出了更高的要求。本文在理解了人臉識別基本原理與難點、研究了國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)的基礎(chǔ)上,按照圖像預(yù)處理、人臉檢測、特征提取、完整實現(xiàn)、結(jié)果驗證的脈絡(luò)進(jìn)行了改進(jìn)人臉識別方法的研究。首先對人臉識別的發(fā)展歷程進(jìn)行了概述,明確了從局部特征方法著手的研究方向。其次分別介紹了直方圖均衡化、空間域濾波以及圖像銳化算法,完成了對圖像預(yù)處理的研究。然后研究了 Adaboost算法,利用OpenCV平臺提供的Haar特征分類器,驗證了一種有效的人臉檢測方法,并引入積分圖與級聯(lián)分類器模型優(yōu)化了人臉檢測速度。之后對包括基本LBP、改進(jìn)LBP與LDP在內(nèi)的局部特征提取方法進(jìn)行研究,重點提出了一種改進(jìn)的LDP特征提取方法,改進(jìn)內(nèi)容包括:將待識別人臉圖像切割成相同大小的子區(qū)域;在得到中心像素的特征編碼時將負(fù)數(shù)梯度返回值納入考慮;對各個子區(qū)域按照結(jié)構(gòu)對比信息的不同賦予不同權(quán)值。最后在ORL與Yale人臉數(shù)據(jù)庫上驗證并對比了 LBP、LDP與改進(jìn)LDP方法的人臉識別效果,通過子區(qū)域直方圖加權(quán)匹配保證了不同子區(qū)域在特征直方圖匹配時發(fā)揮不同的作用。通過實驗結(jié)果的對比證明了基于改進(jìn)LDP特征的人臉識別方法與傳統(tǒng)的LBP、LDP方法相比,具有更高的人臉識別成功率,證明了本文提出的改進(jìn)方案是有效的。
[Abstract]:Face recognition has the advantages of simple operation and stable performance, which has been increasingly widely used in recent years, which also put forward higher requirements for the success rate and running speed of face recognition methods. Based on the understanding of the basic principles and difficulties of face recognition and the study of the related literature at home and abroad, this paper is based on image preprocessing, face detection, feature extraction, and complete realization. The results show that the improved face recognition method is studied. Firstly, the development of face recognition is summarized, and the research direction of local feature method is clarified. Secondly, histogram equalization, spatial filtering and image sharpening algorithms are introduced respectively. Then, the Adaboost algorithm is studied, and the Haar feature classifier provided by OpenCV platform is used to verify an effective face detection method, and the integration graph and cascade classifier model are introduced to optimize the face detection speed. Then the local feature extraction method including basic LBPand improved LBP and LDP is studied, and an improved LDP feature extraction method is put forward, which includes: cutting the face image to the same size sub-region; The negative gradient return value is taken into account when the feature coding of the center pixel is obtained, and different weights are assigned to each sub-region according to the different structure contrast information. Finally, the face recognition effects of LBP LDP and improved LDP are verified and compared on ORL and Yale face databases. The weighted matching of sub-region histogram ensures that different sub-regions play different roles in feature histogram matching. The comparison of experimental results shows that the face recognition method based on improved LDP features has a higher success rate than the traditional LBP- LDP method, and proves that the improved method proposed in this paper is effective.
【學(xué)位授予單位】：南京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1993404