基于局部对比模式的人脸识别方法研究

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1、重庆邮电大学硕士学位论文LocalContrastPattem硕士研究生郝红岩指导教师奎堡生耋筮学科专业盐笠垫鏊签鱼墨途论文提交日期2Q12生垒旦论文答辩日期2Q12生墨旦2鱼旦论文评阅人2012年5月独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以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，也不包含为获得重麽自g鱼太堂或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一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谢意。学位论文作

2、者签名：毋讧书签字日期：幻l≥年g月圬日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解重迭蜜g电态堂有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权重麽蜜g鱼盔堂可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。(保密的学位论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签名：擗讧党导师签名：毛伟易签字日期：硼1乙年5月巧日签字日期：仞f1年r月哲日重庆邮电大学硕士论文摘要摘要近年来，利用机器人或者计算机进行人脸识别已经

3、成为人工智能与模式识别的一个重要研究课题，它涉及图像处理、模式识别、计算机视觉、神经网络及机器学习等多门相关学科。目前有很多的人脸识别系统已经投入了实际使用，并在可控环境下达到了令人满意的水平，但是在不可控条件下还是存在许多困难的问题需要解决，这主要是因为人脸特征会受到许多因素的影响，诸如光照变化、表情变化、遮挡等，其中光照变化条件下的人脸识别问题是在实际应用中需要面对的一个主要挑战。在消除光照对人脸识别的影响方面，提取人脸图像的光照不变特征是一种主要方法，包括梯度特征、商图像、Retinex方法、局部二值模式(LocalBina

4、ryPattem，LBP)等。其中局部二值模式方法因其计算简便、抗光线干扰、判别能力强等优点正引起人们的高度关注。针对以上问题本文作了如下工作：首先，针对LBP算子在求特征值的过程中没有考虑像素原始灰度值这一人脸图像的本质特征，本文提出一种局部指数模式(LocalExponentPattern，LEP)方法，该方法用邻居像素的原始灰度值代替LBP算子中的像素灰度值大小关系，并将中心像素灰度值加入算子中，且赋予最高权重：因为梯度特征对光照不敏感，它能在一定程度上提高对光照变化的适应能力，因此本文提出了一种两者融合的方法。在YaleB

5、人脸库上的实验表明，与梯度信息融合的LEP方法能在光照变化条件下的人脸识别中取得较好的识别效果。其次，由于LEP方法将LBP对光照单调变化不变性的特征丢失，因在光照变化严重的情况下识别效果并不理想。本文在此基础上进一步提出一种基于像素对比信息的LBP改进方法一局部对比模式(LocalContrastPattem，LCP)，通过像素对比信息的引入，不仅保持了LBP对光照单调变化具有不变性这一特征，而且能将不同局部区域的纹理具体区别出来，从而提取到更精确的特征。另外，LBP方法在计算特征值的过程中，中心像素的灰度值没有得到利用，本文提

6、出的LCP方法则将中心像素的灰度值考虑在其中，使所提取的特征值具有更强的鉴别能力。最后，在YaleB、PIE、Outdoor人脸库的实验数据表明，LCP方法优于原始的LBP方法、LEP方法及其它类似的LBP改进算法。关键词：人脸识别，局部二值模式，局部指数模式，局部对比模式重庆邮电大学硕士论文AbstractInrecentyears，facerecognitionbyarobotorcomputerhasbecomeoneofthechallengingresearchtopicsinartificialintelligence

7、andpattemrecognitionareas．ItcrosscutsseveraldisciplinessuchaSimageprocessing，patternrecognition，computervision，neuralnetworksandroboticsetc．Sofar,manyfacerecognitionsystemshavebeenappliedintoactualuses．Thesesystemshaveacquiredsomesatisfactoryperformanceundercontrolled

8、environments．However,therearestillalotofchallengingissuestobeaddressedunderuncontrolledconditions．Thereasonisthatthefaceimag