人臉識(shí)別相比其他生物特征識(shí)別方式具有無侵害、無接觸、無需被動(dòng)配合及可擴(kuò)展等特性,被廣泛的應(yīng)用于各種領(lǐng)域。人臉識(shí)別發(fā)展迅速,識(shí)別技術(shù)相對(duì)成熟,但人臉識(shí)別會(huì)受到光照、表情、姿態(tài)等因素的影響,仍有較多的難點(diǎn)需要攻克。局部二值模式（Local Binary Pattems,LBP）算法具有對(duì)光照不敏感、簡(jiǎn)單易懂等特性在人臉識(shí)別技術(shù)中具有較高研究價(jià)值。本文在LBP算法的基礎(chǔ)上進(jìn)行改進(jìn),主要工作如下所示:（1）LBP算法計(jì)算過程中僅考慮鄰域與中心像素灰度值的大小關(guān)系,忽略了圖像像素灰度均值與行、列、對(duì)角線的相關(guān)性,易受噪聲及邊緣點(diǎn)的影響。本文提出一種多重均勻局部二值模式（Multiple Uniform Local Binary Patterns,MULBP）算法。首先計(jì)算中心像素灰度值與行、列、對(duì)角線像素灰度值的和,再分別求取均值,然后與圖像灰度均值進(jìn)行大小比較,獲取圖像的二進(jìn)制編碼,提取直方圖特征。實(shí)驗(yàn)表明能夠在一定程度上消除噪聲及邊緣點(diǎn)對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響。（2）二維線性判別分析（Two Dimensional Lineardiscriminantanalysis,2DLDA）算法描述圖像全局特... 

【文章來源】：安徽理工大學(xué)安徽省

【文章頁數(shù)】：59 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖１生＿正卿】技術(shù)??Ｆｉｇｕｒｅ?１?ｂｉｏｍｅｔｒｉｃ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ?ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ??

１．３人月射只別研麵狀??一個(gè)完整的識(shí)別整體上可以從４個(gè)技術(shù)方面進(jìn)行介紹。圖像的采集［１８］、人臉檢測(cè)［１９］、??特征提取ＰＱ］、分類ｐｌ］四個(gè)部分的技術(shù)，如圖２所示。??Ａ?！?｜?人臉識(shí)別系統(tǒng)?｜?｜??Ｑ?？Ｉ圖像采集丨［＾＞丨人臉檢測(cè)丨［ｚ＞｜特征提取丨＾）｜分類識(shí)別??Ｓ???■??圖２人臉ｉＰ娜形孫統(tǒng)??Ｆｉｇｕｒｅ２?ｆａｃｅ?ｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ?ｒｅｓｅａｒｃｈ?ｓｙｓｔｅｍ??人臉圖像的采集，一般情況下是通過一定的攝像設(shè)備在某些情況下抓取人臉部的圖像。??另夕卜一種采集方式是將原先己采集過的多幅人臉圖像輸入人臉識(shí)別的系統(tǒng)，系統(tǒng)對(duì)輸入的??圖像進(jìn)行采集。Ａｌｔ檢測(cè)主要是將獲取到的圖像進(jìn)行整體＾廓的判斷，一方面判斷圖片是??否為人臉，另一方面通過系統(tǒng)定位出人臉圖像的相對(duì)位置，圖像格式大小等。由于人臉圖??片獲取的結(jié)果會(huì)導(dǎo)致圖片的質(zhì)量受損，需要對(duì)獲取圖片采取一系列不同方法處理以達(dá)到自??己所需求實(shí)驗(yàn)的條件，這種對(duì)圖片進(jìn)碰處理的方法翻多利于人臉的特征提取。人臉的識(shí)??另ＬＩ過程特征提取這一環(huán)節(jié)非常重要。這個(gè)步驟將人＾不同位置各具有什么特？４行提取，??提聰吉果的齡祕(mì)腺識(shí)別率

圖３論范綱圖??Ｆｉｇｕｒｅ３?ｓｔｒｕｃｔｕｒｅ?ｄｉａｇｒａｍ?ｏｆ?ｔｈｉｓ?ｐａｐｅｒ??ｉ章概述了人臉識(shí)別的研究背景與意義，介紹了人臉識(shí)別的發(fā)展歷程及研究現(xiàn)狀，??了本文的主要研宄內(nèi)容及框架。??。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：2958081