基于lbp的三维人脸识别

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1、分类号：TP391单位代码：10183研究生学号：2013532124密级：公开吉林大学硕士学位论文（学术学位）基于LBP的三维人脸识别3DFaceRecognitionBasedonLBP作者姓名：吴昊专业：计算机应用技术研究方向：图像处理指导教师：卢奕南教授培养单位：计算机科学与技术学院2016年4月吉林大学基于LBP的三维人脸识别3DFaceRecognitionBasedonLBP作者姓名：吴昊专业名称：计算机应用技术指导教师：卢奕南教授学位类别：工学硕士答辩日期：2016年5月24日未经本论文作者的书面授权，依法收存和保管本论

2、文书面版本、电子版本的任何单位和个人，巧不得对本论文的全部或部分内容进行任何形式的复制、修改、发行、出租、改编等有碍作者著作权的商业性使用（但纯学术性使用不在此限）。否则，应承担侵权的法律责任。吉林大学硕±学位论文原创性声明：所呈交的硕±学位论文本人郑重声明，是本人在指导教师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容夕ｈ，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成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。本人完全意识到本声明的法律结果由本人

3、承担。学位论文作者签名：＾。日期／ｒ？；＞峰月日摘要摘要基于LBP的三维人脸识别人类探寻未知事物的好奇心是推动科技进步的源动力。如今科技已融入生活的方方面面，并逐步改变了人们的生活习惯。其中以人脸识别为代表的生物识别技术占有十分重要的地位，在许多领域，如：刑事侦查、网上支付、门禁系统等都有十分重要的应用。虽然二维人脸识别技术已趋于成熟，但由于二维数据的信息量有限且在采集时易受光照、姿态、表情等外界因素的干扰，导致其发展受到一定的阻碍。而三维人脸数据不仅包含人脸在三维空间内丰富的信息，并且在采集数据时受外界因素的影响较小，故人

4、脸识别的研究重心逐渐转向了三维领域。局部二值模式（LBP）是一种优秀的局部特征提取方法，其具有特征提取准确、对光照不敏感等优点。本文吸取目前几种人脸识别方法的优势，并在此基础上加以改进，提出了一种基于融合多维度、多尺度信息的三维人脸LBP特征向量，采用岭回归算法训练分类器，并用标记向量代替特征向量进行分类的三维人脸识别方法。本文完成的工作主要有：1、预处理。二维图像采用AdaBoost分类器进行人脸检测，提取出人脸区域；三维人脸模型先对其进行切割，再对脸部区域进行投影得到三维人脸深度图像。2、特征提取。三维人脸特征向量由两部分组成，一部

5、分来自于三维人脸深度图像的LBP特征向量；另一部分来自于对应二维人脸纹理图像的多尺度LBP特征向量。先利用小波分解得到不同尺度的二维人脸图像，再分别利用Uniform模式的LBP算子提取深度图像与多尺度图像的特征向量，最终级联得到融合多维度、多尺度信息的三维人脸LBP特征向量。3、分类识别。为减少计算复杂度、加快识别速度，采取一种基于特征向量的标记向量估计值的方法进行人脸识别。先利用PCA对三维人脸特征向量进行降维，再利用岭回归算法训练特征向量矩阵与标记向量矩阵得到岭回归投影矩阵，最后将待识别人脸特征向量向该矩阵进行投影得到标记向量的估

6、计值，计算估计值与类别标记向量间的距离实现人脸识别。实验证明该方法可以有效提取三维人脸特征并且具有较高的识别率，对三维人脸识别的发展具有积极作用。关键词：局部二值模式，多尺度特征，三维人脸识别，深度图像，岭回归IAbstractAbstract3DFaceRecognitionBasedonLBPHumanbeing’scuriositytoexploretheunknownthingsisthedrivingforcetoadvancescienceandtechnology.Nowadays,havingbeenintegrated

7、intoallwalksoflife,scienceandtechnologychangespeople’slivinghabitsgradually.Amongthem,facerecognitionastherepresentativeofbiometrictechnologyplaysaveryimportantroleinmanyfields,suchas:criminalinvestigation,onlinepayment,accesscontrolsystemsandsoon.Andintheseareas,ithasim

8、portantapplicationmerits.Althoughthe2Dfacerecognitiontechnologyentereditsmaturestage,duetothelimitation