LBP直方图与PCA的欧式距离的人脸识别.pdf

"LBP直方图与PCA的欧式距离的人脸识别" 本文主要介绍了一种基于LBP直方图和PCA的欧式距离的人脸识别算法。该算法首先使用LBP算子对人脸图像进行特征提取，将人脸分成子区域，然后通过连接这些子区域的LBP直方图生成人脸特征向量。由于生成的特征向量的维数过高，使用PCA算法降维压缩。使用欧式距离分类器对测试样本和训练样本进行人脸识别。 LBP直方图是一种有效的局部特征提取方法，它具有旋转不变性和灰度不变性等显著特点。LBP算子可以将人脸图像分成子区域，然后连接这些子区域的LBP直方图生成人脸特征向量。这种方法可以捕捉到人脸的局部特征，从而提高人脸识别的准确性。 然而，生成的特征向量的维数过高，会对后面的分类器产生影响。因此，使用PCA算法降维压缩可以减少特征向量的维数，从而提高人脸识别的效率。 欧式距离分类器是常用的分类器之一，它可以对测试样本和训练样本进行分类。欧式距离分类器计算测试样本和训练样本之间的距离，然后根据距离的大小来确定测试样本所属的类别。 实验结果表明，该算法可以获得很好的人脸识别结果，它可以应用于各种公共场合，如火车站等。该算法的优点是可以捕捉到人脸的局部特征，同时也可以降低特征向量的维数，从而提高人脸识别的效率。 人脸识别是一种广泛应用的技术，目前人类识别算法可以分为基于全局和基于局部两大类。全局特征和局部特征对不同的致变因素的敏感性存在较大不同，两者存在一定程度的互补性，因此将全局特征和局部特征进行组合可以提高人脸表示的鲁棒性。 在人脸识别领域，Ahonen等人提出了基于LBP算子的方法，该方法利用LBP局部特性与直方图统计的整体特性，将全局特征和局部特征相结合，并在FERET人脸图像数据库上取得了较好的识别性能。 本文提出的基于LBP直方图和PCA的欧式距离的人脸识别算法可以获得很好的识别结果，并且可以应用于各种公共场合。