基于级联回归和lbp的人脸识别算法研究

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1、单位代码：１０２％密级：硕女緣像给Ａ论文题目：基于级联回归和ＬＢＰ的人脸识别算法研究■、：＞Ｖ■Ｉ。’‘■＇ｖ．三．ｒ．／ｖ‘＇＇．Ｖ．，，；．ｖ‘＇．‘＇■．＞ｆ，！！Ｉ；．的１０１３０１０４０９＞学号斬姓名圭塑．．．：．■＇＂唐力口山．ｖ／ｉ导＂巧：，Ｖ学科专业信号与信息处理研究方向现代通信中的智能信号处理工学硕壬申请学位类别—六年Ｓ月论文提交日期

2、．．—南京邮电大学学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研巧工作及取得的研究成果。，尽我所知，除了文中持别加Ｗ标注和致谢的地方外论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果。，也不包含为获得南京邮电大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料一与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。愿意承担一切相关的法律责任。本人学位论文及涉及相关资料若有不实，。孚萍日期／：刮＾丰口中巧间研巧生签名：南

3、京邮电大学学位论女使用授权声明本人授权南京邮电大学可保留并向国家有关部ｎ或机构送交论文的复印件和电子文入有据进索１检；＾全部或部分内容编关数库行档；可将学位论文的；允许论文被查阅和借阅论文。和纸、汇电文档的内容质可描等复制手段保存编本学位本文子采用影印、缩印或扫一研生理。致。论（）授权南京邮电大学究院办论文的公布包括刊登文的内容相密学位论在解。密后适用本授权书涉文、。：／叫巧签名；日期扣／／研名：卑萍导师巧生签＿牟句ResearchonFaceRecognit

4、ionAlgorithmBasedonCascadedRegressionandLBPThesisSubmittedtoNanjingUniversityofPostsandTelecommunicationsfortheDegreeofMasterofEngineeringByXinPingSupervisor:Prof.TangJiashanMarch2016摘要人脸识别技术是计算机视觉和模式识别领域的重要研究内容之一。由于人脸识别问题的复杂性，且受到诸多外在因素的影响，要在识别率与稳定性上

5、达到较高的标准比较困难。本文提出的人脸识别方法首先用级联回归算法对人脸关键特征点进行精确定位，用定位好的关键特征点对人脸进行校正，求取关键特征点局部邻域内的LBP直方图统计特征进行人脸建模，最后采用SVM分类器对人脸模型进行分类与识别。本文的人脸识别方法有效提高了人脸识别的准确率和识别效率，在GT人脸数据库上进行的实验中看出，本文人脸识别方法识别率最高可以达到99%。本文主要研究工作包括：(1)深入研究基于级联回归算法的人脸定位。级联回归算法采用迭代回归求解的方式优化人脸定位的准确性，本文在LB

6、F特征的训练过程中，采用三种阈值计算方法改进了RF算法中弱回归树节点的训练。在LFPW数据集上的训练和测试证实改进算法能有效提高LBF特征的稳定性，提升模型整体的预测精度。(2)提出局部LBP人脸建模算法。全脸LBP人脸建模割裂了特征之间的关系且引入较多噪声。本文提出的局部LBP人脸建模算法，在降低噪声的同时保留了人脸的关键信息，为人脸识别器的训练提供了更好的特征数据。(3)构建基于SVM的人脸识别器。相比于直接的欧氏距离计算，SVM算法可以从人脸建模数据中找到关键区分样本，不仅识别效果更好，而

7、且提高了时间上的响应效率。关键词:人脸识别，人脸定位，LBP，人脸校正，LBF，SVMIAbstractFacerecognitiontechnologyisoneoftheimportantcontentsincomputervisionandpatternrecognitionfield.Asfacerecognitionisacomplexandhighdimensionalproblem,alsoinfluencedbymanyexternalfactors,itisdifficultt

8、oachieverelativelyhighstandardinrecognitionrateandrecognitionstability.Inthispaper,ahighefficiencyandhighaccuracyfacerecognitionprocessisproposed.Precisefacealignmentbasedoncascadedregressionisthefirststep,thesecondstepisfacecorrectionandcalculatingL