當(dāng)前國(guó)內(nèi)外人臉識(shí)別技術(shù)是屬于模式識(shí)別與機(jī)器學(xué)習(xí)中的熱門(mén)研究領(lǐng)域,已經(jīng)引起了廣大研究人員的關(guān)注與研究,并在安全防護(hù)、智能視頻監(jiān)控、身份識(shí)別認(rèn)證等領(lǐng)域得到廣泛的應(yīng)用。人臉識(shí)別技術(shù)主要由人臉圖像檢測(cè)、人臉圖像預(yù)處理、人臉特征提取和分類(lèi)識(shí)別四個(gè)部分組成,而人臉特征信息如何準(zhǔn)確有效的提取與分類(lèi)是人臉識(shí)別的關(guān)鍵問(wèn)題。本文以局部二值模式和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)為基礎(chǔ),對(duì)人臉特征提取和識(shí)別進(jìn)行探討與研究,大體內(nèi)容如下:①介紹了人臉識(shí)別的研究背景與意義、歷史與現(xiàn)狀以及相應(yīng)的人臉特征提取算法,并簡(jiǎn)單分析了各自的優(yōu)缺點(diǎn)。②研究一種基于LBP和2DLDA的人臉識(shí)別算法。將人臉圖像分塊為4×4,利用LBP8,1U2等價(jià)模式算子提取人臉特征,并用2DLDA算法對(duì)提取到的人臉特征作線(xiàn)性降維處理,通過(guò)最近鄰分類(lèi)器完成識(shí)別。在ORL和Yale人臉數(shù)據(jù)庫(kù)上,對(duì)比PCA、2DLDA、LBP、LBP+PCA等算法可以看出其算法優(yōu)勢(shì)。③研究一種基于LBP和CNN的人臉識(shí)別算法。深度學(xué)習(xí)已經(jīng)成為現(xiàn)在社會(huì)的熱門(mén)話(huà)題,而深度學(xué)習(xí)的方法也為人臉識(shí)別技術(shù)的研究提供了理論與基礎(chǔ)。針對(duì)直接將人臉圖像直接作為卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的輸入,往往會(huì)出現(xiàn)人臉圖像維數(shù)過(guò)...

【文章頁(yè)數(shù)】：47 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
1 緒論
    1.1 人臉識(shí)別的研究背景與意義
    1.2 人臉識(shí)別的基本過(guò)程與研究現(xiàn)狀
        1.2.1 人臉識(shí)別的基本過(guò)程
        1.2.2 人臉識(shí)別的研究現(xiàn)狀
    1.3 人臉識(shí)別的難點(diǎn)
    1.4 本文使用人臉庫(kù)介紹
        1.4.1 ORL人臉數(shù)據(jù)庫(kù)
        1.4.2 Yale人臉數(shù)據(jù)庫(kù)
        1.4.3 FERET人臉數(shù)據(jù)庫(kù)
    1.5 本文結(jié)構(gòu)內(nèi)容與安排
2 幾種經(jīng)典的人臉特征提取算法介紹
    2.1 一維人臉特征提取算法
        2.1.1 主成分分析算法
        2.1.2 線(xiàn)性判別分析算法
    2.2 二維人臉特征提取算法
        2.2.1 二維主成分分析算法
        2.2.2 二維局部保持投影算法
    2.3 本章小結(jié)
3 LBP與2DLDA的人臉識(shí)別算法
    3.1 LBP算法介紹
        3.1.1 原始LBP算子
        3.1.2 圓形LBP算子
        3.1.3 旋轉(zhuǎn)不變LBP算子
        3.1.4 等價(jià)模式LBP
    3.2 分塊LBP算法
    3.3 基于LBP和2DLDA的人臉識(shí)別
        3.3.1 2DLDA算法原理介紹
        3.3.2 結(jié)合LBP和2DLDA人臉識(shí)別算法
    3.4 算法實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
        3.4.1 LBP分塊實(shí)驗(yàn)
        3.4.2 ORL人臉庫(kù)實(shí)驗(yàn)
        3.4.3 Yale人臉庫(kù)實(shí)驗(yàn)
    3.5 本章小結(jié)
4 結(jié)合LBP與CNN的人臉識(shí)別算法
    4.1 CNN網(wǎng)絡(luò)基本介紹
    4.2 基于LBP和CNN的人臉識(shí)別
        4.2.1 LBP人臉局部特征提取
        4.2.2 人臉識(shí)別模型的構(gòu)建
        4.2.3 人臉圖像特征分類(lèi)與識(shí)別
    4.3 實(shí)驗(yàn)效果分析
        4.3.1 ORL實(shí)驗(yàn)分析
        4.3.2 Yale實(shí)驗(yàn)分析
        4.3.3 FERET實(shí)驗(yàn)分析
        4.3.4 對(duì)比實(shí)驗(yàn)
    4.4 本章小結(jié)
5 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
附錄
    A 作者在攻讀碩學(xué)位期間發(fā)表及完成論文目錄
    B 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集
致謝



本文編號(hào)：3743798