改进的LBP算法在人脸识别中的研究与应用.pdf
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1、第 卷湖北师范大学学报(自然科学版)第 期 ()改进的 算法在人脸识别中的研究与应用姜煜杰(湖北师范大学 物理与电子科学学院 湖北 黄石)摘要:随着科学技术的发展人脸识别在医疗、安全、通信等领域有着巨大的应用前景针对传统局部二值模式()特征纹理提取算法的局限性如特征维度过高、耗时长等提出改进的 算法引入局部动态阈值结合等价模式和圆形模式实现减少特征向量维度的同时保留关键特征向量通过 支持向量机完成人脸识别测试结果表明改进 算法相较传统局部二值模式有着显著的提升关键词:人脸识别改进 算法局部动态阈值 支持向量机特征提取中图分类号:文献标志码:文章编号:():./.人脸可以说是情感交流最直观的载体
2、人脸可以说是一个人的外貌特征最显著的标志人脸可以说是辨别一个人的身份的重要特征 人脸识别技术是一种基于人脸非接触的生物特征识别技术具有更高的自然性和唯一性在人工智能领域有着广泛的研究和应用 传统 算法.原始 算法原始 算法是由 等人于 年提出该算法能够高效地获得图像的特征纹理获得的 特征值以便表现图像的纹理特征其中心思想获得图像中窗口的 特征值再将每个窗口的 特征值进行统计从而得到完整的图像 特征值该算法对于光线的影响不敏感识别率高同时提取的 特征值计算量相对小该算法被广泛应用在地理、生物等领域作为图像的处理、分类、识别原始 算法最初的定义是在一个 像素格内以中心点的像素的灰度值为阈值周围八个
3、像素点的灰度值依次和中心点的灰度值作为比较如果该点大于中心点的灰度值则记录为 反之记录为 然后再依次通过一定方向拼接获得一个 位的二进制的数字该数字就是中心点的 特征值一个原始 算子如图 所示图 特征编码方式收稿日期:作者简介:姜煜杰()男江苏南通人在读硕士研究生研究方向为人工智能、图像处理.一个传统 算子如图 所示将 作为中心点的灰度值并将周围 个像素点的灰度值用 来表示将作为阈值顺时针方式或者逆时针方式依次将各个点进行扫描获得该点的 特征值再逐行扫描每一个 算子再将每个 算子拼接起来作为图像的最终 直方图这个直方图表示了该图像全部 特征图 为传统 模式下处理的图像图 传统 算子传统 算法编
4、码公式如式()()所示:()()()()图 原始图像和传统 模式下特征图像通过编码公式可以发现 特征值是通过中心点和周围像素点的灰度值来进行比较那么如果 个点统一加上或者减去同一个常数也就是使得图片变暗或者变亮这种情况下也不会改变 特征值这恰恰说明了 算法有着对于光照不敏感有着良好的灰度不变性但是在获得传统 模式下特征图像后并不会直接通过特征图像来进行识别而是通过 特征直方图来识别 直方图就是统计每个 特征出现的频率如公式()()()其中 和 表示图像的长和宽 则为中心点的阈值也就中心点的灰度值 得到的传统 模式下直方图来进行人脸识别但是传统模式下的 算法有着诸多缺点特征向量维度过大人脸识别中
5、只需要关注关键特征向量比如五官部分的特征向量传统模式下 覆盖范围有一定局限性.圆形 算法基于传统 算法的局限性等人提出了圆形 算法传统 模式是通过 算子内提取 特征值无法实现不同尺度下的图像特征纹理提取而圆形 算法就可以覆盖不同尺度下的纹理提取如图 所示将传统 的 区域改成圆形区域其半径为 采样点数量为 采样方式为等距离间隔采样 和 是可以改变的图中分别为当 为 和 为 时候、为 和 为 的时候、为 和 为 特征值表示为.图 圆形 特征获取中心点的圆形 特征值和传统 特征值的获取相似如式()和():()()()()其中 为采样点数量为中心点的灰度值为每一个采样点的灰度值最后将每一个圆形 特征统
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