基于lbp与2dpca的单样本人脸识别算法研究

《基于lbp与2dpca的单样本人脸识别算法研究》由会员上传分享，免费在线阅读，更多相关内容在学术论文-天天文库。

1、工学硕士学位论文基于LBP与2DPCA的单样本人脸识别算法研究李慧哈尔滨理工大学2016年3月国内图书分类号：TP391.4工学硕士学位论文基于LBP与2DPCA的单样本人脸识别算法研究李慧硕士研究生：李慧导师：林克正申请学位级别：工学硕士学科、专业：软件工程所在单位：计算机科学与技术学院答辩日期：2016年3月授予学位单位：哈尔滨理工大学ClassifiedIndex：TP391.4DissertationfortheMasterDegreeinEngineeringResearchonSingleSampleFaceRecogintionAlgorithmsBasedonLB

2、Pand2DPCACandidate：LiHuiSupervisor：LinKezhengAcademicDegreeAppliedfor：MasterofScienceSpecialty：ComputerAppliedTechnologyDateofOralExamination：March,2016University：HarbinUniversityofScienceandTechnology哈尔滨理工大学硕古学位论文原创性声明本人郑重声明：此处所提交的硕：ｔ学位论文《基于ＬＢＰ和２ＤＰＣＡ的单样本人脸识别算法研究》，是本人在导师指导下，在哈尔滨理工大学攻读硕±学位

3、期。间独立进行研究工作所取得的成果据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人已发表或撰写过的研究成果。对本文研究工作做出贡献的个人和集体，均己在文中明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。作者签名：曰期＝年＾月／ｒ曰冰兔哈尔滨理工大学硕±学位论文使用授权书《基于ＬＢＰ和２ＤＰＣＡ的单样本人脸识别算法研究》系本人在哈尔滨理工大学攻读硕ｉ学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研究成果归哈尔滨理工大学所有。，本论文的研巧内容不得其它单位的名义发表本人完全了解哈尔滨理工大学关于保存、使用学位论文的规定，同意学校保留并向有关部口

4、提交论文和电子版本，允许论文被查阅和借阅。本人授权哈尔滨理工大学可采用影印ｊＩ。、缩印或其他复制手段保存论文，可Ｕ公布论文的全部或部分内容本学位论文属于。保密Ｄ，在年解密后适用授权书不保密０。请在ｙｊｉ上相应方框内打Ｖ）（作者签名日期；文分月ａ日（年喔名令日期杂Ｗ＂基于LBP与2DPCA的单样本人脸识别算法研究摘要人脸识别技术是基于人的脸部特征信息，对输入的人脸图像，首先判断其是否存在人脸，如果存在，则给出图像中包含所有的人脸的位置、大小和各个主要面部器官的相对位置信息。依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴含的身份特征，并将其与已知的人脸进

5、行对比，从而识别每个人脸的身份。然而在很多实际场景中，人脸库仅能收集到一幅人脸图像用作训练样本，但是许多现有的大多数经典人脸识别方法在单个训练样本下的识别率并不高，甚至识别性能会急剧下降。因此，对单样本下的人脸识别技术的研究具有广阔的市场应用价值，这也奠定了其长远的探索意义。本文针对单样本下人脸识别率低和识别时间长等低性能进行研究。本文主要从以下三个方面展开研究：针对单样本中人脸图像局部纹理特征的忽视问题，为了更有效地融合人脸图像的各个局部特征，提出改进的自适应加权融合LBP单样本人脸识别方法。首先选取适当的图像划分方法，根据子图像分类性能差异，分配不同的权重，根据统计学相关知识

6、提出一种自适应加权融合思想，并结合LBP算子，进行人脸图像的检测和分类识别。针对自适应加权融合LBP单样本人脸识别的识别率低的问题，提出融合LGBP(LocalGaborBinaryPattern)与SIFT(Scale-invariantFeatureTransform)描述子的单样本人脸识别方法。其中SIFT描述子与图像中物体的位置、大小和旋转等变化无关，且对微视角、噪声以及尺度等具有很高的稳定性；Gabor滤波器则可以获得许多重要视觉特征。该方法结合两者优势，并针对SIFT描述子计算量大，提取的实际区分能力特征少等问题进行改进。将两个算法进行结合，取长补短。对提取特征进行融

7、合，选择最优特征向量，进行人脸识别。以当前流行的二维主成分分析和BP(BackPropagation)神经网络算法为基础并引入多权值函数，在二维主成分分析的基础上，提出基于多权值函数BP神经网络的双向主成分分析单样本人脸识别方法。在横向和纵向两个方向上分别进行两次压缩，然后在两个方向上分别进行加权距离融合综合处理，并在多个分类器中进行实验，将结果与经典算法进行对比分析。-I-在ORL和Yale人脸库中分别选择样本进行试验，证明本文提出方法的高效性和鲁棒性。关键词单样本人脸识别；局