基于整體和局部的人臉識別的研究.pdf

1、人臉識別技術(shù)因為涉及較多的研究領(lǐng)域以及應(yīng)用場景廣泛成為當(dāng)前一個熱門研究課題，它無論在科研還是在商用中都具有重要的價值。目前經(jīng)歷了幾十年的發(fā)展已經(jīng)有大量的研究人員分別針對不同的應(yīng)用環(huán)境提出了自己的人臉識別算法。本文在分別研究基于整體特征和局部特征提取算法的基礎(chǔ)上，提出了融合整體特征和局部特征的人臉識別算法，并將本文算法分別與整體特征提取算法和局部特征提取算法的識別率進(jìn)行了對比分析。本文的主要研究內(nèi)容如下：
　?。?）目前主流的人臉識

2、別算法都是單純的基于整體特征提取算法或者基于局部特征提取算法或者某種算法的改進(jìn)，許多研究人員提出人臉識別技術(shù)的未來趨勢可以是多種算法的融合。本文針對這種情況從提高人臉識別率出發(fā)利用了融合整體特征和局部特征的人臉識別方法。首先，利用 PCA算法提取人臉圖像整體重要特征信息，然后利用局部二值模式算法獲得局部重要信息，再將二者利用Bayesian融合策略進(jìn)行有效融合。實驗結(jié)果對比的時候，將本文結(jié)果與采取同樣整體特征提取算法和局部特征提取算法的

3、特征級融合算法進(jìn)行了比較，這樣結(jié)果就更加具有可比性。對比結(jié)果證明，本文方法在訓(xùn)練樣本數(shù)相同的情況下，識別率高于主成分分析算法的識別率，本文方法的最高識別率也高于局部二進(jìn)制模式的最高識別率。當(dāng)然，本文算法的識別率也高于采用同樣特征提取算法的簡單特征級融合。總之，融合兩者的有效信息能夠結(jié)合二者的優(yōu)勢，達(dá)到提高人臉識別率的目的。
　　（2）設(shè)計了一個人臉識別系統(tǒng)界面，該界面的功能是可以方便的對人臉數(shù)據(jù)庫進(jìn)行訓(xùn)練、測試、識別以及選擇想要測