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基于ASLBP的人脸识别研究

作　者: 叶慧星
导　师: 胡浩基
学　校: 浙江大学
专　业: 信息与通信工程
关键词: 人脸识别 特征提取 能量函数 局部二值模式
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2014年
下　载: 71次
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内容摘要


人脸识别作为一种生物特征识别技术,近年来成为图像处理与模式识别领域的研究热点,在公共安全、身份认证和人机交互等众多领域得到广泛应用。特征提取是人脸识别的关键,关系到自动人脸识别系统的有效性。作为一种有效的人脸描述子,局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)备受研究者的关注。软直方图局部二值模式(Soft Histogram Local Binary Patterns, SLBP)描述子提升了LBP描述子的鲁棒性,但其存在固有的缺陷。本文在分析对比了LBP、SLBP等描述子的基础上,提出了自适应软直方图局部二值模式(Adaptive Soft Histogram Local Binary Patterns, ASLBP)算法。本文的主要工作内容和创新成果如下：1.在SLBP的基础上,本文提出了一种自适应软直方图局部二值模式算法(ASLBP)。首先构建训练样本的能量函数,接着用梯度下降法求解能量函数的局部最优解,最后得到SLBP的最佳模糊隶属度函数。该算法利用Fisher判别率(FDR),将SLBP的模糊隶属度函数定义转化为约束条件下的非线性优化问题。人脸识别系统可以自动地重新定义模糊隶属度函数,以达到提高识别率的目的。2.将上述算法的训练学习过程应用于局部三值模式(Local Ternary Patterns,LTP),得到自适应软直方图局部三值模式(Adaptive Soft Histogram Local Ternary Patterns, ASLTP)算法。3.本文设计了几组对比实验,在CMU-PIE和Extended Yale B数据库充分地验证算法的有效性。实验表明,本文提出的ASLBP算法性能优于LBP和SLBP; ASLTP算法的性能也优于LTP。4.基于前述研究工作,我们开发了一个实时的人脸识别系统。该系统包括图像采集,图像预处理以及人脸识别技术。

全文目录


摘要  4-5
ABSTRACT  5-12
1 绪论  12-21
  1.1 研究背景及意义  12-13
  1.2 国内外的研究现状  13-19
    1.2.1 人脸识别研究的发展历程  13-15
    1.2.2 人脸识别研究现状  15
    1.2.3 人脸识别研究的技术挑战  15-17
    1.2.4 人脸识别算法分类  17-19
  1.3 本文研究内容  19
  1.4 本文组织结构  19-21
2 人脸识别过程和局部二值模式(LBP)的研究  21-39
  2.1 人脸识别过程  21-29
    2.1.1 人脸识别过程  21-27
    2.1.2 人脸识别评价方法  27-28
    2.1.3 人脸数据库  28-29
  2.2 LBP基本原理  29-32
    2.2.1 基本LBP描述子  29-30
    2.2.2 扩展的LBP描述子  30-32
  2.3 LBP的发展演化  32-37
    2.3.1 统一LBP(uniform LBP)  32-33
    2.3.2 旋转不变LBP描述子  33-34
    2.3.3 局部三值模式(LTP)  34-35
    2.3.4 软直方图局部二值模式(SLBP)  35-37
  2.4 相似度度量  37
  2.5 本章小结  37-39
3 自适应软直方图局部二值模式(ASLBP)  39-48
  3.1 类的可分性准则  39-41
  3.2 梯度下降法  41-42
  3.3 能量函数的构造  42-43
  3.4 自适应软直方图局部二值模式(ASLBP)  43-45
  3.5 自适应软直方图局部三值模式(ASLTP)  45-47
  3.6 章节小结  47-48
4 实验的设计与分析  48-64
  4.1 基于LBP的人脸识别  48-50
  4.2 实验参数设置  50-51
  4.3 实验结果  51-60
    4.3.1 ASLBP实验结果  51-58
    4.3.2 ASLTP实验结果  58-60
  4.4 人脸识别系统的实现  60-63
    4.4.1 开发环境  60-61
    4.4.2 系统的总体架构  61
    4.4.3 系统的主要功能  61-63
  4.5 章节小结  63-64
5 总结和展望  64-66
  5.1 本文总结  64
  5.2 工作展望  64-66
参考文献  66-71
攻读硕士期间主要的研究成果  71-72
致谢  72

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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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