基于LBP和嶺回歸在線視頻人臉識別系統(tǒng)研究.pdf

1、隨著智能化和信息化的發(fā)展,人機交互是人類與智能計算機最有效的交流手段,在這種形勢的催化下,人臉識別技術(shù)在計算機、電子、圖像處理、自動化以及模式識別等多個學科領(lǐng)域中有著廣泛的研究,同時在航空、刑事偵查、氣象、家庭門禁、出入境等多個領(lǐng)域中有著重要的應用價值。本文的目標是完成在線視頻的人臉識別系統(tǒng),對人臉識別原理,方法以及相關(guān)技術(shù)進行了研究。人臉識別系統(tǒng)包含人臉檢測模塊、特征提取模塊、人臉判定模塊。論文主要工作如下:
　　(1)人臉檢測

2、。人臉檢測是人臉識別系統(tǒng)的一個重要問題,通過分析和研究人臉檢測的算法,本文先研究人臉快速檢測AdaBoost算法,然后采用先檢測人臉后定位眼睛的方法,對USB攝像頭捕捉的視頻流進行實時的人臉檢測。
　　(2)特征提取。近年來,采用局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)紋理特征在人臉識別中取得了一定成功。通過對原始的LBP算子,等價模式LBP算子進行分析總結(jié),本文使用等價模式LBP算子進行特征提取,同時結(jié)合

3、PCA方法對高維數(shù)據(jù)進行降維。
　　(3)人臉判定。人臉圖像特征提取之后,分類器的選擇很重要。通過研究極限學習機算法、支持向量機、人臉識別中的回歸方法和嶺回歸的極限學習機。本文提出將LBP和嶺回歸算法結(jié)合的方法進行人臉識別。通過對特征數(shù)據(jù)進行訓練得到輸出權(quán)值矩陣,即完成分類器的設(shè)計。待識別圖像使用分類器進行分類輸出,得到待識別人臉的判定。
　　本文在Visual Studio2010 C++開發(fā)環(huán)境下,結(jié)合計算機視覺庫Ope