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1、学校代码10530学号201330101234分类号TP391密级硕士学位论文融合多特征和局部二值模式的人脸识别研究学位申请人贺迪龙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与模式识别二〇一六年五月十五日Facerecognitionfusionmulti-featureandlocalbinarypatternCandidateHeDilongSupervisorProfessorYangHuixianCollegeSchoolofPhysicsandOptoelectronicsProgramintegratedCir
2、cuitEngineeringSpecializationImageProcessingandPatternRecognitionDegreeMasterofEngineeringUniversityXiangtanUniversityDataMay15,2016摘要近年来随着生物识别技术的发展，人脸识别由于其友好、采集容易和非侵犯性等优点在金融、教育、安防等领域得到了越来越广泛的应用。目前已经有许多商业公司推出了可用于商业化的人脸识别系统，但是由于人脸自身结构复杂以及人脸图像容易受到遮挡、表情、光照等因素的影响，人脸识别仍存在许多亟待解决的问题。人脸识别系统
3、由人脸检测、特征提取、分类识别三部分组成，其中提取的人脸特征好坏会直接影响人脸识别系统的分类性能，因此提取有效的人脸特征是人脸识别的关键。局部二值模式（LBP）是一种有效的纹理描述方法，但其提取的特征过于简单不能充分的描述人脸特征，本文将单演滤波和图像的梯度信息与局部二值模式相结合，用以提取更加丰富的人脸鉴别信息，论文的主要工作有：1、提出一种融合单演特征和CS-LBP的单样本人脸识别算法。算法的基本思路为在单演滤波的基础上利用CS-LBP算子对单演滤波得到的局部幅值进行编码，将局部相位量化到4个区间并编码，结合幅值、相位和方向信息对图像进行特征提取，并通过分
4、块统计直方图的方式得到人脸的识别特征，最后用最近邻分类器进行分类识别。实验结果表明算法识别效果显著，对光照、表情、部分遮挡都具有较强的鲁棒性。2、提出一种融合梯度信息与CS-LBP的单样本人脸识别算法，即首先获取人脸水平和垂直方向的梯度信息，并将其用CS-LBP算子进行编码，然后将二者融合成新的人脸特征，再通过分块统计直方图的方式得到人脸的直方图特征，最后采用直方图相交进行分类识别。实验结果表明算法不仅识别效果较好而且抗噪性较强。关键词：人脸识别；单演信号；幅值相位方向模式；局部二值模式；梯度IAbstractInrecentyears,withthedeve
5、lopmentofbiometrictechnology,facerecognitionhasbeenwidelyusedinfinance,education,securityandotherrelatedareas,foritsfriendly,easilycollectionandnon-invasive.Therearegreatoffacerecognitiondesignedbycommercialcompanieshavebeencommercialized.However,therearestillmanyproblemstobesolved.
6、suchasthecomplexityoffacestructureandtheeffectofocclusion,expression,lightandotherfactors,facerecognition.Facerecognitionsystemconsistsoffacedetection,featureextraction,classificationandidentificationthreeparts,Facialfeatureisgoodorbad,itwillaffecttheperformanceoffacerecognition.Loc
7、alBinaryPattern(LBP)isaneffectivetexturedescriptionmethod,Buttheextractedfeaturestoosimple,donotadequatelydescribethefacialfeatures.Inthispaper,monogenicfilteringandimagegradientinformationandlocalbinarypatternsarecombinedintoanewfeature,usedtoextractricherfaceinformation.Themainwor
8、kisasfollows:(1)ane
