改进的狗脸检测与识别算法

发布时间：2021-07-23 13:18

　　宠物狗行业的不断繁荣发展,对国民经济、人民生活的影响日益加深。因此,宠物狗的管理、宠物狗基本信息的记录、犬类医保与宠物饲养等方面的需求不断增加。为此基于机器学习的狗脸检测以及识别技术应运而生,相比于传统的ID标签、人工芯片注射等方法,在效率、可靠性、成本以及操作性等方面有诸多的优势。因此,本文基于面部识别技术的相关改进,设计了一套狗脸检测及狗脸识别系统,同时介绍了常用的面部检测方法以及常用的面部识别的算法,并与本文算法进行相关的对比实验。主要的工作如下:针对在传统的HOG取特征的过程中,算法计算复杂度较高,不利于特征取,所以导致检测的过程较为冗长,以及检测率不高的情况。出了,利用卷积神经网络第一层的卷积层取图片的边缘、外形等对梯度有益的特征,从而节省了HOG特征取的时间,高了效率,也同时高了检测的准确率。针对传统2DPCA狗脸识别过程中,行列的特征取的局限性,仅仅在行和列的方向上进行线性降维表示,出了多角度2DPCA的特征取,在保证准确率的条件下,首先进行倾斜角度自矫正,然后分角度间隔进行2DPCA的特征取,打破了传统算法的行列局限,可以更为完备地取狗脸特征,最后输入BP神经网络进行分... 

【文章来源】：南京信息工程大学江苏省

【文章页数】：70 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

LBP特征的取示意图

图 3-1 LBP 特征的 取示意图的 LBP 算法的不足与缺陷，同时衍生出一些相关改进算法： LBP 算子：BP 算子的领域区域局限性较大而且范围大小固定，无法满足情况[14]。为了达到旋转不变性、灰度不变性的要求以及适应，Ojala 等人改进 LBP 算子，把 3×3 邻域衍生到了任意邻域所替换。改进后的 LBP 算子，可以在更加开阔的区域内包

第三章 狗脸特征 取LBP 旋转不变模式 LBP 不具有旋转不变性，根据 LBP 的性质可以知道每当图像的进行P 值也会不同[15]。Maenpaa 等针对 LBP 算子的旋转不变性进行了相关具有旋转不变性的 LBP 算子[16]，通过选取在旋转圆形邻域的 LBP 值，作为该邻域的 LBP 值，从而实现旋转不变性。如图 3-3 为构建具有P 特征的示意图，该算子对应的 LBP 值分别标注在了算子下方，图中BP 中，最小的 LBP 值为 15，于是把这个值就作为了这个邻域的 LBP

【参考文献】：
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本文编号：3299365