【摘 要】
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随着科技的进步和多媒体技术的迅速发展,人脸识别技术在各个场景中的应用越来越多,特别是在安全管理领域的应用,更加凸显了人脸识别技术的重要性。人脸识别技术的关键是从人
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随着科技的进步和多媒体技术的迅速发展,人脸识别技术在各个场景中的应用越来越多,特别是在安全管理领域的应用,更加凸显了人脸识别技术的重要性。人脸识别技术的关键是从人脸图像中提出有效的特征信息,这些有效的特征信息是实现人脸匹配识别的重要因素之一。因此,如何在信息量庞大的人脸图像中提取出最有效的特征信息,成为人脸识别技术中研究的热点。本文主要研究基于高鉴别力SIFT(Scale-invariant feature transform)和LGQP(Local Gabor Quaternary Pattern)的人脸识别,对传统的特征提取方法做出了相应的改进。本文研究的问题主要由以下三个方面构成:1.提出一种新的图像自适应分块策略,进一步提高识别算法的效率。该方法根据人脸图像中SIFT特征点的分布情况,对人脸图像分块,使人脸五官分别位于同一个子块内,提高子块的可识别力,降低头部姿势变化和面部表情变化对识别结果的影响。本文选取了ORL、YALE和JAFFE人脸库作为实验对象,实验结果证明了该方法的有效性。2.在传统LBP(Local Binary Pattern)算子的基础上,利用局部区域的均值和标准差对周围像素进行灰度变化运算,提出一种四值模式的LQP(Local Quaternary Pattern)算子,并将该算子与Gabor滤波结合,用于在人脸图像中提取LGQP特征。实验结果表明LGQP特征具有比LGBP特征和LGTP特征更加稳定和可靠的特性。3.借鉴Fisher线性判别分析的思想,本文提出一种利用类间与类内相关系数计算SIFT关键点鉴别力的算法。使用该算法计算出SIFT关键点的鉴别力之后,再计算出该点在不同方向、不同尺度的LGQP特征,并将LGQP特征与SIFT特征结合在一起,完成最终的人脸匹配识别。
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