基于彩色空間的人臉面部圖像識別特征提取方法研究.pdf

1、特征提取是模式識別領(lǐng)域中重要的研究內(nèi)容。圖像特征提取的主要目的在于用一種有效的方式來描述復(fù)雜的原始圖像數(shù)據(jù)，以便使接下來的圖像分類工作變得簡單。本文主要以人臉圖像為研究對象，深入開展了基于彩色人臉圖像的特征提取、特征融合以及基于稀疏理論的特征選擇與識別。
　　 本文首先簡要介紹在圖像灰度空間進(jìn)行三種局部性的特征提取方法。這三種方法分別是基于局部二元模式（LBP）的特征提取、基于Gabor小波的特征提取、基于SIFT算子的特征提取

2、。之后對這三種方法進(jìn)行了簡單的性能比較。
　　 接著，我們引入彩色空間的概念，在幾種常用的彩色空間內(nèi)提取人臉部特征。其中，特征提取的方法與在灰度空間特征提取方法類似，將彩色空間看作為三個互相獨(dú)立的三個通道，分別在每個通道內(nèi)提取特征。對于提取的彩色空間特征，由于數(shù)據(jù)維數(shù)較高，可能存在大量冗余。同時由于圖像還可能存在噪聲的影響，直接用來進(jìn)行圖像識別有可能產(chǎn)生過擬合的現(xiàn)象，所以需要對高維特征數(shù)據(jù)進(jìn)行處理之后再識別。我們采用了兩種統(tǒng)計(jì)學(xué)