基于LBP的人脸识别

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1、西安电子科技大学学位论文独创性(或创新性)声明秉承学校严谨的学分和优良的科学道德，本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢中所罗列的内容以外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果：也不包含为获得西安电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中做了明确的说明并表示了谢意。申请学位论文与资料若有不实之处，本人承担一切的法律责任。本人签名：盘壅堑鍪n期30l砂里关于论文使用授权的说明本人完全了解西安

2、电子科技大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属西安电子科技大学。学校有权保留送交论文的复印件，允许查阅和借阅论文；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存论文。同时本人保证，毕业后结合学位论文研究课题再攥写的文章一律署名单位为西安电子科技大学。(保密的论文在解密后遵守此规定)本人签名：导师签名：日期a竺[查：墨：!星日期趋乜2，堡摘要lUllUllIllllllIIIIIIY2380517人脸识别技术在公共安全和日常生活中有着非常广泛的应用，也是近几

3、十年来模式识别与计算机视觉领域的研究热点问题之一。但是在实际应用中，人脸图像是在非约束条件下采集的，并且采集到的训练样本有限，在这种条件下，人脸识别系统的性能就会受到很大的影响。要开发出真正鲁棒、实用的自动人脸识别系统就需要研究人脸图像在各种非约束环境下最有效、最具有鉴别力的特征提取算法。局部二值模式(LocalBinaryPanem，LBP)是一种高效的局部特征描述算子，作为一种无参数的描述算子，其受到了越来越多的关注并在人脸识别领域取得了很大的成功。本文针对LBP算子仅提取一阶无方向特征的不足，引入了四个方向的高阶差分的UL

4、DP算子，并结合预处理方法应用于人脸识别领域。另外，针对LBP算子的阈值完全依赖局部区域的中心像素的缺陷，本文提出了自适应阈值的局部三值模式(AdaptiveLocalTernaryPaUem,ALTP)，通过计算局部区域像素的的均值和方差，自动生成区域的阈值。在几个常用人脸库中的实验结果表明，本文提出的ULDP和ALTP对于非约束环境下的人脸识别当中特别是具有光照变化的人脸识别都具有良好的鲁棒性。关键词：人脸识别局部二值模式ULDP自适应局部三值模式Abs订actInthepastdecades，facerecognition

5、hasbeenaresearchfocusinthefieldofpatternrecognitionandcomputervisionduetoits、析deapplicationstopublicsecurityandeverydaylife．Inpracticalapplications，faceimagesarecollectedinunpredictabledistributionandWainimagesarelimitedthatmaychallengetheperformanceofthefacerecognit

6、ionsystem．Thekeytodeveloptherobustandpracticalfacerecognitionsystemistoresearchthemosteffectiveanddiscriminativefeatureextractionalgorithmunderuncontrolledenvironment．Localbinarypattern(LBP)isanefficientlocalfeaturedescriptor．Asanon—statisticaldescriptor,LBPhasarouse

7、dincreasinginterestinthefieldoffacerecognition．Inthisthesis，wefirstproposedtheULDPthatextractfourdirectionfeatureinhi曲orderdifferentialtocovertheshortageoftheLBPthatitearlbeextractnondirectionalfirst-orderlocalfeature，andWeappliedtheULDPinfacerecognitioncombiningsome

8、prepropssmethod；Then，theadaptlocalternarypattern(ALTP)waspresentedinthefollowingsectiontosolvetheshortagethattheperformanceofLBPisa