基于局部图结构与韦伯局部描述符的人脸识别技术研究

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目前人脸识别技术己经取得了长足的发展，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市场，但其对应用条件的限制相当严格，在非约束场景下，很容易受到光照、姿态及局部遮挡等因素变化的影响，导致其识别性能的下降。
　　针对此问题，本文从人脸特征提取的角度出发，在对现有算法进行研究分析的基础上，充分利用韦伯算子（WLD）与局部图结构（LGS）在人脸特征提取中的优势，重点研究了如何对其进行改进以提取出对光照、姿态及局部遮挡等更具鲁棒性的人脸特征，同时提出了一种基于韦伯局部图结构的人脸特征提取方法（WLGS），并通过实验对其性能进行了验证。本文的主要工作和创新点如下：
　　（1）针对各向同性WLD算子在具有方向性差异的场合中局部纹理区分能力不足的问题，通过引入角度参量和尺度参量，提出并建立了一种各向异性的WLD算子，从而解决了各向同性WLD算子局部窗内的灰度变化信息没有充分体现的问题。
　　（2）针对LGS算子结构上存在着不对称性，并且包含了邻域像素之间的冗余信息的问题。通过改进LGS算子左右邻域内不相等的像素数量，提出并建立了一种对称性的LGS算子，从而构建了一种更为均衡的提取像素邻域间纹理信息的方式。
　　（3）WLD算子主要包括差分激励和梯度方向两个组成部分。在其基础上用各向异性WLD差分激励和对称性LGS算子分别替换原始WLD算子中的差分激励和梯度方向，提出了一种基于韦伯局部图结构的新算子（WLGS），它是对WLD算子的一种改进，能够在图像中提取出更多的纹理细节和多个方向梯度信息，更好的描述人脸结构。
　　本文通过在CMUPIE、YALE、FERET以及 LFW人脸数据库中进行相关实验，并且与经典的特征提取方法进行了比较，验证了本文算法在光照、姿态及局部遮挡等因素变化的条件下的有效性。

著录项

作者
倪策;
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作者单位

长安大学;

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授予单位长安大学;
学科信息与通信工程
授予学位硕士
导师姓名高涛;
年度 2017
页码
总页数
原文格式 PDF
正文语种中文
中图分类 TP391.41;
关键词
人脸识别; 特征提取; 局部图结构; 韦伯局部描述符;

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