单样本改进局部纹理特征的人脸识别研究

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1、学校代码10530学号201330101239分类号TP391密级硕士学位论文单样本改进局部纹理特征的人脸识别研究学位申请人刘阳指导教师杨恢先教授学院名称物理与光电工程学院学科专业集成电路工程研究方向图像处理、模式识别二零一六年五月十五日SingleSampleFaceRecognitionResearchbasedonLocalDirectionPatternCandidateLiuYangSupervisorProfessorYangHuixianCollegePhysicsandOptoelectronicEngineeringProgramImageProcessingand

2、PatternRecognitionSpecializationIntegratedCircuitEngineeringDegreeMasterofEngineeringUniversityXiantanUniversitythDateMay15,2016湘潭大学学位论文原创性声明本人郑重声明：所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写的成果作品。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果由本人承担。作者签名：日期：年月日学位论文版权使

3、用授权书本学位论文作者完全了解学校有关保留、使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权湘潭大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编本学位论文。涉密论文按学校规定处理。作者签名：日期：年月日导师签名：日期：年月日摘要人脸识别作为一种模式识别方法，以其非接触性、便携性、难更改性等独特的优点，在身份识别验证领域受到越来越多的关注，是目前图像处理、机器视觉领域的研究热点。经过多年的努力，国内外人脸识别算法的识别率越来越高，已经可以达到实用的阶段。但是，目前国家拥

4、有的公民身份信息基本只有证件照上的一张照片，在公安办案、海关检查、监控调查等需求以人脸来判断识别人身份的场合，大部分算法都没有很好的鲁棒性。所以，只有一个样本的单样本人脸识别，开始变为人脸识别领域的研究重点。纹理广泛存在于自然界中，是所有物体表面所共有的内在特性，是一种不依赖于颜色或亮度变化的反映图像中同质现象的视觉特征，刻画了图像像素邻域灰度空间分布的规律。纹理分析则是计算机视觉和数字图像处理中的一个重要的研究课题，而如何获得其中的纹理特征是其中的重要环节。局部二值模式(LBP)纹理特征提取算法，在人脸识别算法中起到了显著的作用，有着计算简单、光照影响弱等优点。但在复杂背景、噪声、

5、遮挡等极端或复合条件下，分类性能大大降低。论文针对LBP算子的局限性，提出了相应的改进算法。主要内容包括：(1)针对光照、噪声等影响，采用了高斯滤波的一阶导数与人脸图像作卷积运算，求取图像的梯度分量，计算出梯度幅值和梯度相位。初步减少了外界环境因素对人脸图像的影响。(2)针对LBP算子的局限性，讨论了两种改进的特征提取方法，ε-LBP算子和CSLBP算子，都在传统的LBP算子上增加了适用性。ε-LBP算子可以在不同的子空间上提取特征，增加了样本多样性。CSLBP算子继承了LBP算子的全部优点，但计算量减少了一半。(3)现有的算法中只考虑了幅值，却忽略了相位对分类识别的影响。将经过高斯

6、滤波处理后的图像梯度相位量化，再用CSLBP算子对梯度图像的相位和幅值分别编码，将三者串接形成人脸图像的特征,极大的增强了分类能力。(4)最后，分块统计直方图的信息，把所有小块的直方图串联后作为人脸图像的特征向量，利用直方图相交进行分类识别。在AR和CMU-PIE人脸库上验证了该方法的有效性，对光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下单样本人脸识别具有较好的效果。关键词：人脸识别；局部二值模式；中心对称二值模式；单样本；直方图相交IAbstractFacerecognitionisapatternrecognitionmethod,anoncontact,portability,diff

7、iculttochangeandotheruniqueadvantages,inthefieldofidentityidentificationandverificationbymoreandmoreattentionandfocusedbyimageprocessingandmachinevisionfield.Aftermanyyearsofhardwork,therecognitionrateoffacerecognitionalgorithmsat