關(guān)于人臉檢測與識別技術(shù)的研究.pdf

1、近年來,由于人臉識別具有廣泛的應(yīng)用前景,人臉識別受到了廣大研究者的關(guān)注,目前已有一些關(guān)于人臉識別的應(yīng)用系統(tǒng)。但由于人臉圖像受光照、姿勢、表情、遮擋、年齡等因素的影響較大,所以人臉識別在模式識別中是一個極難的問題,人臉識別在將來仍是模式識別中的一個重要的研究熱點。本文針對這些難點主要研究基于圖像的人臉檢測技術(shù)和人臉識別技術(shù)。主要研究工作如下:
　　1.本文首先介紹了人臉檢測技術(shù)和人臉識別技術(shù)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀及研究前景,然后介紹了圖像

2、處理中的一些常用的算法和操作。
　　2.本文提出了一種基于MB-WLD特征的人臉檢測方案。WLD是一種基于韋伯定律的局部紋理算子,具有很好的紋理描述特性,但其對多尺度下的圖像描述有一定的不足,文中采用Multi-Block思想對WLD的多尺度特性進行擴充,使得其具有良好的伸縮性。最后采用支持向量機對MBWLD特征進行分類識別。
　　3.本文提出了一種基于LBP/LTP和LPQ特征融合的人臉檢測方案。方案首先對輸入的人臉圖像采

3、用高斯濾波達到去噪的目的;然后進行Gamma矯正,消除一些光照的影響;接著提取圖像的LTP特征和LPQ特征,并對提取出來的特征分別進行PCA降維,并將降維后的數(shù)據(jù)進行z-score規(guī)范化,然后進行連接,最后采用KDCV將融合后的特征映射到最優(yōu)判別空間;最后采用了一種基于投票機制的分類器進行人臉識別。
　　4.本文采用Matlab對提出的方法進行試驗。對于人臉檢測方案,在MIT-CMU人臉檢測數(shù)據(jù)庫上進行試驗,試驗結(jié)果表明本文提出的