基于多尺度ε-LBP算法的人臉識別系統(tǒng)研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、近年來，人臉識別已成為眾多的身份驗證方法中最容易接受的一種方法，具有更直接、更安全、更可靠和更有效的特點，具有極高的研究價值和應(yīng)用價值，同時作為模式識別領(lǐng)域的重要課題之一，也是目前非?；钴S的一個研究方向。
　　本文對人臉識別的研究現(xiàn)狀和常用的人臉識別方法進行了分析，在此基礎(chǔ)上提出了采用基于多尺度?-LBP人臉特征描述算法，并設(shè)計和實現(xiàn)了人臉實時識別系統(tǒng)。主要研究工作如下：
　　1）對Adaboost人臉檢測算法進行了研究。為

2、了降低其誤檢率，提出了采用融合膚色檢測的Adaboost人臉檢測算法。該算法在保證了原有算法對人臉檢測率的基礎(chǔ)上，有效地降低了人臉圖像錯誤檢測率。
　　2）對描述圖像紋理特征的LBP算法、改進的多尺度LBP算法與LBP算法進行了研究，針對LBP算法不能兼顧整體與局部信息的表達以及多尺度LBP特征數(shù)據(jù)量較大的問題，提出了基于多尺度LBP的人臉表征算法。該算法首先將人臉圖像分割成不同尺度的子塊，然后對各子塊進行LBP編碼，最后將各子塊

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