多角度迹线抽样特征提取算法及其在人脸识别中的应用研究

发布时间：2021-04-14 15:04

　　人脸识别技术是计算机视觉等领域内的研究热点之一,其分类识别的主要依据是提取出能准确反映人脸信息的特征。目前在理想环境下,人脸识别技术已经很成熟了,但是在现实情况下,人脸识别效果还有较大的提升空间,其主要影响因素是光照、表情、遮挡以及多尺度等问题,尤其是对于实际应用场合中距离远、运动等客观因素造成的模糊人脸的识别,其效果更不理想。特征提取是人脸识别过程中最关键的环节,一个好的特征提取方法在很大程度上决定了人脸识别的准确率。本文针对非理想环境下人脸识别存在的问题以及模糊人脸识别率较低的情况,深入分析了现有的人脸特征提取方法,在Trace变换的基础上提出了多角度迹线融合特征提取方法。本文的主要贡献如下:1.提出了一种多角度迹线局部梯度模式特征提取方法,该方法利用局部梯度代替像素的方式对图像进行特征提取,不仅改变了局部梯度模式的特征提取方式,使其在图像的迹线上从头到尾“有序”的选取采样点,并进行8位二进制编码,同时还引入图像旋转思想,图像每旋转一个角度,提取一组特征信息,最终提取到“有序”排列的“全局结构性”特征,增强了对图像特征空间结构性的表达能力以及旋转不变性。2.针对梯度局部二值模式仅限... 

【文章来源】：东华理工大学江西省

【文章页数】：75 页

【学位级别】：硕士

【文章目录】：
摘要
Abstract
1 绪论
    1.1 研究背景及意义
    1.2 国内外研究现状
    1.3 常用的人脸数据库
        1.3.1 ORL数据库
        1.3.2 AR数据库
        1.3.3 Yale数据库
    1.4 本文的研究内容与组织架构
        1.4.1 研究内容
        1.4.2 组织架构
2 相关知识原理概述
    2.1 Radon变换和Trace变换
        2.1.1 Radon变换
        2.1.2 Trace变换
    2.2 人脸识别中三大主流特征LBP、HOG、Haar
        2.2.1 局部二值模式
        2.2.2 HOG特征
        2.2.3 Haar特征
    2.3 人脸识别之卷积神经网络
        2.3.1 卷积层
        2.3.2 池化层
        2.3.3 实验结果与分析
    2.4 本章小结
3 多角度迹线局部梯度模式特征提取及其在人脸识别中的应用研究
    3.1 图像预处理
    3.2 多角度迹线局部梯度模式特征提取
    3.3 支持向量机
    3.4 改进方案
    3.5 实验结果与分析
        3.5.1 标准人脸数据库上的实验结果与分析
        3.5.2 模糊人脸数据库上的实验结果与分析
    3.6 本章小结
4 多角度迹线梯度局部二值模式特征的提取及其在人脸识别中的应用研究
    4.1 多角度迹线梯度局部二值模式特征的提取及其改进方案
        4.1.1 多角度迹线梯度局部二值模式特征的提取
        4.1.2 改进方案
    4.2 实验结果与分析
        4.2.1 标准人脸数据库上的实验结果与分析
        4.2.2 模糊人脸数据库上的实验结果与分析
    4.3 本章小结
5 多角度迹线HOG特征的提取及其在人脸识别中的应用研究
    5.1 多角度迹线HOG特征的提取及其改进方案
        5.1.1 多角度迹线HOG特征的提取
        5.1.2 改进方案
    5.2 实验结果与分析
        5.2.1 标准人脸数据库上的实验结果与分析
        5.2.2 模糊人脸数据库上的实验结果与分析
    5.3 本章小结
6 总结与展望
    6.1 总结
    6.2 展望
致谢
在攻读学位期间取得的科研成果
参考文献


【参考文献】：
期刊论文
[1]圆迹变换及图像纹理分析[J]. 汪宇玲,黎明.  电子学报. 2018(10)
[2]基于Gabor特征融合与LBP直方图的人脸表情特征提取方法[J]. 牛连强,赵子天,张胜男.  沈阳工业大学学报. 2016(01)
[3]基于2DNPP和Trace变换的平面内旋转人脸识别[J]. 施展,杜明辉,梁亚玲.  华南理工大学学报(自然科学版). 2012(08)
[4]融合LBP和GLCM的纹理特征提取方法[J]. 王国德,张培林,任国全,寇玺.  计算机工程. 2012(11)
[5]基于PCA/ICA的人脸特征提取新方法[J]. 范群贞,刘金清.  电子测量技术. 2010(08)
[6]多级LBP直方图序列特征的人脸识别[J]. 高涛,何明一,戴玉超,白磷.  中国图象图形学报. 2009(02)
[7]基于Radon-TVAR的多分量Chirp信号检测[J]. 丘建勇,沈民奋,陈和晏.  电子测量与仪器学报. 2006(05)
[8]人脸识别中的“误配准灾难”问题研究[J]. 山世光,高文,唱轶钲,曹波,陈熙霖.  计算机学报. 2005(05)
[9]对称主分量分析及其在人脸识别中的应用[J]. 杨琼,丁晓青.  计算机学报. 2003(09)
[10]基于纹理分布和变形模板的面部特征提取[J]. 山世光,高文,陈熙霖.  软件学报. 2001(04)

博士论文
[1]基于特征学习的人脸识别研究[D]. 王洪俊.北京邮电大学 2018
[2]纹理图像特征提取与分类研究[D]. 许文韬.华东师范大学 2017
[3]基于局部二值模式的纹理分类研究[D]. 贺永刚.华中科技大学 2012

硕士论文
[1]基于多特征融合的人脸识别研究[D]. 张晓兵.西安科技大学 2018
[2]基于改进LBP算子的人脸识别算法研究[D]. 徐金林.安徽理工大学 2018
[3]基于多尺度金字塔特征块提取HOG特征的新型人脸识别算法[D]. 张昊.吉林大学 2017



本文编号：3137530