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人脸图像的LBP特性及其识别性能研究

作　者: 陈强
导　师: 童卫青
学　校: 华东师范大学
专　业: 系统分析与集成
关键词: LBP 人脸识别 可见光图像 近红外光图像 AdaBoost
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
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内容摘要


在各种生物识别技术中,人脸识别技术具有采集方便、不可复制、操作友好等优点,得到了广泛的应用。作为一种重要的生物特征识别技术,人脸识别技术仍然面临着不少亟待解决的问题。例如,如何选择合适的人脸特征,这对提高人脸识别性能具有重要的意义。LBP (local binary pattern)是一种灰度级的纹理描述算子,由Ojala等人在2002年提出。此后,LBP作为人脸特征被应用在人脸识别技术中。Ojala等人仅仅用LBP对一般的纹理图像进行了调查和实验,给出了关于LBP的一些特性。人脸图像是一种特殊的纹理图像,到目前为止好像还没有人对LBP算子在人脸图像上的特性进行过系统考察和研究。为了全面而系统地解明LBP算子在人脸图像上的特性,我们针对可见光及近红外光两种光谱下的人脸图像,从以下6个方面进行了研究：(1)LBP特征在几何归一化人脸图像中的分布；(2)LBP特征在几何和灰度归一化人脸图像中的分布；(3)人种变化与LBP特征分布的关联性；(4)归一化人脸尺寸变化与LBP特征分布的关联性；(5)灰度变化与LBP特征分布的关联性；(6)个体与整体的LBP特征分布的关联性。通过以上研究,我们在近4万多幅可见光及近红外光图像库中得出了以下重要结论：(1)U0和U2类型模式总共为58种,但它们覆盖了图像中约93%的信息。U4、U6和U。类型模式总共有198种,但是它们却仅覆盖了图像中约7%的信息；(2)U0和U2类型模式的概率分布方差比较大,而U4、U6和U8类型模式的概率分布方差比较小。这说明不同类型模式对描述纹理的稳定性是不同的；(3)LBP特征对光照变化具有较好的鲁棒性。最后,我们提出了一种带权重的改善型的LBP即权重型LBP。

全文目录


摘要  6-7
ABSTRACT  7-9
目录  9-11
第1章 绪论  11-15
  1.1 研究背景及意义  11-12
  1.2 国内外研究现状  12-13
  1.3 本文研究内容  13
  1.4 本文组织结构  13-15
第2章 LBP特征概述  15-25
  2.1 LBP算子  15-16
    2.1.1 LBP的定义  15-16
    2.1.2 LBP的编码  16
  2.2 LBP特性  16-19
    2.2.1 灰度不变性  17-18
    2.2.2 旋转不变性  18-19
  2.3 LBP的核心内容  19-22
    2.3.1 LBP统一模式  19-20
    2.3.2 LBP直方图  20-21
    2.3.3 LBP的非参数分类原则  21-22
    2.3.4 LBP的多尺度  22
  2.4 LBP的特点及应用  22-24
    2.4.1 LBP的特点  22-23
    2.4.2 LBP的应用  23-24
  2.5 本章小结  24-25
第3章 相关知识  25-38
  3.1 人脸图像几何归一化  25-26
  3.2 直方图匹配  26-27
  3.3 直方图均衡化  27-28
  3.4 AdaBoost算法  28-33
    3.4.1 AdaBoost强分类器  29-30
    3.4.2 AdaBoost弱分类器  30-31
    3.4.3 级联AdaBoost分类器  31-33
  3.5 支持向量机  33-35
  3.6 人工神经网络  35-38
第4章 人脸图像的LBP特征分布的研究  38-56
  4.1 基于几何归一化的LBP特征分布  39-43
  4.2 基于灰度归一化的LBP特征分布  43-45
  4.3 人种变化与LBP特征分布的关联性  45-48
  4.4 归一化人脸尺寸变化与LBP特征分布的关联性  48-51
  4.5 光照变化与LBP特征分布的关联性  51-55
  4.6 个体与整体的LBP特征分布的关联性  55-56
第5章 实验与评估  56-79
  5.1 实验系统总体结构  56-58
  5.2 实验图像库  58-62
    5.2.1 近红外人脸图像库  58-59
    5.2.2 可见光人脸图像库  59-62
  5.4 基于灰度归一化的LBP特征分布的考察实验  62-65
  5.5 人种变化与LBP特征分布的关联性的考察实验  65-68
  5.6 归一化人脸变化与LBP特征分布的关联性的考察实验  68-71
  5.7 光照变化与LBP特征分布的关联性的考察实验  71-73
  5.8 个体与整体的LBP特征分布的关联性的考察实验  73-74
  5.9 权重型LBP特征  74-79
    5.9.1 权重型LBP特征的分析与提出  74-77
    5.9.2 权重型LBP特征  77-79
第6章 总结与展望  79-81
  6.1 论文总结  79
  6.2 后续工作展望  79-81
附录  81-82
参考文献  82-84
致谢  84

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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