基于LBP和Fisher face的人脸识别算法研究.pdf

学校代号 10524 学号 12009399
分类号密级





硕士学位论文

基于 LBP 和 Fisher face 的人脸识别
算法研究


学位申请人姓名左坚
培养单位电子信息工程学院
导师姓名及职称侯建华教授
学科专业通信与信息系统
研究方向图像处理与模式识别
论文提交日期 2012 年 5 月 27 日
学校代号:10524
学号:12009399
密级:


中南民族大学硕士学位论文


基于 LBP 和 Fisher face 的人脸识别
算法研究





学位申请人姓名: 左坚
导师姓名及职称: 侯建华教授
培养单位: 电子信息工程学院
专业名称: 通信与信息系统
论文提交日期: 2012 年 5 月 27 日
论文答辩日期: 2012 年 6 月 3 日
答辩委员会主席: 桑农教授
Face recognition algorithm based on LBP and Fisher face
by
Zuo Jian

.(South-Central University for Nationalities)2008
A thesis submitted in partial satisfaction of the
Requirements for the degree of
Master of Engineering
in
Communication and Information System
in the
Graduate School
of
South-Central University for Nationalities

Supervisor
Professor Hou Jian Hua
May 2012
中南民族大学
学位论文原创性声明
本人郑重声明:所呈交的论文是本人在导师的指导下独立进行研究所取
得的研究成果。除了文中特别加以标注引用的内容外,本论文不包含任何其
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人和集体,均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律后果
由本人承担。

作者签名: 日期: 年月日

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2、不保密□。√
(请在以上相应方框内打“√”)

作者签名: 日期: 年月日
导师签名: 日期: 年月日
中南民族大学硕士学位论文

摘要

在基于生物特征的身份鉴别中,人脸识别研究起步较早,技术也较为成熟,
被广泛应用于计算机智能识别领域。人脸特征提取与表达是人脸识别中的关键一
环,人脸识别的效果好与坏和人脸特征提取与表达密切相关。一方面,不同的特
征表达方法和特征向量的维数对识别率都会产生影响,在通常情况下,采用同样的
特征表达方法,如果特征向量的维数越高,那么其识别率也将越高;另一方面,从
人脸图像中提取的特征向量的维数大小也将直接影响着计算的复杂度,提取的特
征向量的维数越高,识别算法运行的时间也就越长。
本文在重点分析基于局部模式描述子的人脸特征表达与识别方法的基础上,
探讨了利用 Fisher face 方法对特征向量进行降维的同时提高其识别效果,从而
满足人脸识别系统的实际需要。论文的主要工作体现在以下两个方面:
(1)深入研究了基于局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)、局部三
值模式(local ternary pattern,LTP)、主成分分析(ponent
Analysis,PCA)、 Fisher 线性判别分析(Fisher Linear Discriminant Analysis,
FLD)的人脸特征提取方法。与全局模式描述子相比较,人脸识别采用局部模式的
人脸特征表达效果更加理想,大大提高了人脸识别的识别率;与局部二值模式描
述子相比较,基于局部三值模式的描述子抗噪声的能力更强。
(2)考虑到 Fisher face 方法对特征向