基于LBP的人脸图像集识别算法的研究

【摘要】人脸识别是生物特征识别的一种，它主要研究的是人的脸部特征，利用人脸唯一性这个特点，通过识别技术，达到区别其他个体的目的。目前，相比于其它类型的生物特征识别，人脸识别具有更好的应用前景，因为人脸识别具有简单直观、不容易复制、安全性高、操作容易等特点。在人脸识别技术中，目前研究的最多的是基于单幅图像的人脸识别技术，而且不管理论还是技术都比较成熟。但是基于单幅图像的识别算法有一定的不足之处：对周围的光线环境敏感；人的姿势和表情的变化、人体面部的部分遮挡、年龄问题、捕获图像的质量等等，这些因素对最终识别率都会产生一定的影响。在日常生活、视频监控中，有时我们采集到的图像并不理想，达不到基于单幅图像人脸识别的要求。这时，基于图像集的人脸识别方法得到越来越多的关注。该方法不再是提供一个单一的未知类别的图像，而是提供一组未知类别的图像。这一组图像通过视频采集或者通过不同时期、场景、光照下得到，这些图像组成的一个集合来表示一个个体，并对这个个体进行训练和识别。由于基于图像集的个体表示，包含了更多的信息，能够更加有效的表示个体，易于消除一些不利因素的影响，如光照、姿势、脸部遮挡等等，使得识别率更加的稳定。与基于单幅图像的人脸识别方法相比，基于图像集的人脸识别方法具有更好的鲁棒性，也具有更好的性能。而基于图像集的人脸识别算法的出现，使得人脸识别技术有了提高的，同样也使人脸识别的应用更加的广泛。通过对基于图像集的人脸识别相关文献的阅读，本文重点研究了基于仿射包的人脸识别算法，并将局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)算法应用到该方法上对图像进行特征提取。我们利用Viola-Jones人脸检测算法，对从视频流中提取出来的图像(对图像进行灰度化)，进行人脸的检测、定位、提取，并用统一的大小设置得到的人脸图像，建立我们实验所需的人脸数据库。对得到的人脸图像，利用局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)算法进行特征提取，保留人脸图像的有效信息。在此基础上，我们利用仿射包建模方法，分别对已经进行特征提取的图像，进行建模，并对该模型进行优化，使模型之间没有交集。通过欧式距离来度量两个模型之间的相似度，即通过计算测试个体模型与所有训练样本个体模型之间的距离，得到距离最小的数据，就把未知的个体归类于该数据所对应的训练个体。为了得到基于LBP的人脸图像集识别算法的识别率，我们将该算法在本田/加州大学圣地亚哥分校的视频数据库(Honda/UCSD)进行了实验，并与原来的图像集识别算法进行了对比。实验结果证明，基于LBP的人脸图像集识别算法具有较好的识别率。
【作者】李锐杰；
【导师】刘小华；
【作者基本信息】吉林大学，计算机应用技术，2014，硕士
【关键词】人脸识别；图像集；Viola-Jones人脸检测；LBP；仿射包；

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