基于PCA和LBP改進(jìn)算法的人臉識(shí)別研究.pdf

1、人臉與指紋、虹膜等一樣，是人體所固有的生物特征，由于其方便性、唯一性、不易丟失和被竊取等特點(diǎn)，人臉識(shí)別作為身份驗(yàn)證的一種，已被廣泛的應(yīng)用到諸多領(lǐng)域。如何提高人臉識(shí)別系統(tǒng)的速度及準(zhǔn)確率，成為人們更加關(guān)注的問題。
　　本文主要是對(duì)人臉識(shí)別系統(tǒng)中的圖像處理、人臉檢測(cè)和人臉識(shí)別三個(gè)環(huán)節(jié)進(jìn)行研究。首先，敘述了人臉識(shí)別的研究背景、當(dāng)前國(guó)內(nèi)外發(fā)展?fàn)顩r和仍然存在的難點(diǎn)等，并詳細(xì)介紹了人臉識(shí)別系統(tǒng)的組成結(jié)構(gòu)。其次，對(duì)采集的人臉圖像進(jìn)行預(yù)處理，包括光

2、照預(yù)處理、去噪處理和尺寸歸一化處理。在去噪處理時(shí)，提出采用中值濾波和高斯濾波兩種濾波方法相結(jié)合的去噪方法。然后，利用膚色特征對(duì)輸入的圖像進(jìn)行膚色分割，再利用人臉的幾何特點(diǎn)對(duì)分割后的膚色進(jìn)行篩選，精確定位人臉。重點(diǎn)對(duì)人臉識(shí)別中的特征提取模塊進(jìn)行研究。主要包括介紹了基于局部二值模式(Local Binary Mode，LBP)和基于主成分分析法(Principle Component Analysis，PCA)的提取原理，并分析了各自的優(yōu)缺