基于gabor变换和lbp相结合的人脸识别算法的研究

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2、期＾—＾２１地址學工大学太原理－：．声明本人郑重声明，是本人在指导教师的指导下，：所呈交的学位论文独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。气心＇＾心Ｉ扛；日期：论文作者签名关于学位论文使用权的说明本人完全了解太原理工大学有关保管、使用学位论文的规定，其中包括：①学校有权保管、并向有关部口送交学位论文的原件与复印件；②学校可采用影印、缩印或其它复制手段复

3、制并保存学位论义；⑤学校可允许学位论文被查阅或借阅；④学校可｜＾＾学术交流为目的，■复制赠送和交换学位论文；⑤学校可１＾公布学位论文的全部或部分内容（保密学位论文在解密后遵守此规定）。＇於ｂ＇签名；日期：八ｉ导师签名；為日期；＾句太原理工大学硕士研究生学位论文基于Gabor变换和LBP相结合的人脸识别算法的研究摘要目前，在人脸识别领域，研究重点为图像的分类方法和特征提取算法，其中后者最为关键，对人脸识别的最终效果起到决定性作用。Gabor变换不仅具有惊人地相似于人类的视网膜细胞的接受场模型，可获得频率和时间的最小不确定性，并且对外

4、界干扰如光照、姿态、表情等变化的鲁棒性较强。然而，以Gabor变换为基础的传统人脸特征提取方法，首先通过卷积人脸图像和Gabor的多方向与多尺度核函数，然后级联与下采样后取得Gabor人脸特征。通过此种方法，会得到较高的维数，在识别时需要花费大量的时间，并且不具有旋转不变性，当人脸图像在平面旋转时，识别性能下降；局部二值模式（LBP）是对纹理进行分析的算子，由于具有简单的算法，计算过程并非过于复杂，较强的辨别能力等诸多优点，近些年来被人们广泛研究并使用，LBP算子具备较强的灰度不变和旋转不变的特性，可以降低旋转移位和光照不均的影响。基于Gabor的上述问题，本文采用Gab

5、or小波和LBP相结合的特征提取方法，对人脸识别进行了研究，提出了均匀模式LBP算法。为进一步提高人脸特征提取的准确性和实际运用的灵活性，本文对Gabor小波和LBP提取的人脸特征进行优化选择和融合，提出了改进算法：即2D-Gabor小波和均匀模式LBP相结合的特征提取算法。本文算法有效提高了识别率和减少了数据冗余，并且灵活适用于常用的人脸库，有效地实现了人脸识别。I太原理工大学硕士研究生学位论文本文的主要研究成果包含以下几个部分：1.首先，对人脸识别技术的研究背景和意义进行了介绍。然后，介绍了现有的国内外人脸识别算法，指出了其中的不足之处以及亟待解决的问题。最后，研究提

6、出本文新算法，对本文结构安排和主要内容进行了介绍。2.对常用人脸识别系统进行了详细介绍，包括预处理等内容；介绍了较为典型的的人脸识别技术：以PCA为基础的人脸识别，并对人脸识别算法进行了实验仿真。详细介绍了Gabor变换。包括：滤波器组参数选择等方面；对以2D-Gabor为基础的人脸特征提取算法做出简要介绍；介绍了局部二值模式（LBP）。包括：LBP算子介绍、均匀模式LBP算法；3.提出改进算法，即2D-Gabor小波与均匀模式LBP结合的特征提取算法。研究了2D-Gabor小波内核窗口大小、LBP的分块模式、特征维数对改进算法识别性能的影响。最后对改进算法实施仿真实验和

7、理论分析，对比传统算法，根据所做实验，验证算法的可行性与有效性。关键词：人脸识别，人脸特征提取，2D-Gabor小波，局部二值模式（LBP），均匀模式LBPII太原理工大学硕士研究生学位论文RESEARCHOFFACERECOGNITIONBASEDONGABORTRANSFORMCOMBINEDWITHLBPALGORITHMABSTRACTAtpresent,featureextractionalgorithmandclassificationmethodsforimagearetheimportantpartsofres