基于分块加权的LBP算法在人脸识别中的应用.pdf

【基于分块加权的LBP算法在人脸识别中的应用】 人脸识别技术是计算机视觉领域的一个重要研究方向，广泛应用于安全监控、身份验证、智能家居等多个场景。然而，传统的基于PC平台的人脸识别系统通常需要高性能硬件支持，导致成本较高，限制了其在更广阔领域的普及。为了克服这一挑战，本文提出了一种基于分块加权的局部二值模式（Local Binary Patterns, LBP）算法，以适应嵌入式系统的需求，提高人脸识别的灵活性和效率。 LBP算法是一种简单而有效的纹理描述符，尤其适合处理灰度图像。它通过比较像素点及其周围像素的灰度值来编码局部纹理信息。在人脸识别中，LBP可以用来提取人脸图像的关键特征。然而，原始的LBP算法在处理面部表情变化、光照不均等问题时可能表现不佳。因此，本文引入了分块加权的思想，对图像进行分块处理，对每个块内的LBP特征赋予不同的权重，以增强算法对局部细节变化的敏感性，同时抑制不重要的信息，提高了识别的准确性。 Adaboost算法是一种强大的学习算法，能够组合多个弱分类器形成强分类器。在人脸识别的检测阶段，Adaboost算法被用于挑选出最优的特征，通过多次迭代训练，构建一个高效的人脸检测模型。结合Adaboost算法和分块加权的LBP特征提取，可以在检测阶段提高人脸检测的精度。 在实验部分，该算法在ORL、Yale以及自建的人脸数据库上进行了测试，验证了其在不同条件下的识别性能。实验结果显示，该算法在这些数据库上的表现良好，证明了其在人脸识别任务上的有效性。 开发过程中，本文采用OpenCV库作为主要工具，利用其内置的LBPH（Histogram of Local Binary Patterns）算法进行特征融合，并在Ubuntu环境下进行PC端的开发，目标是在ARM架构的嵌入式平台上实现人脸识别系统。这样的设计使得该系统能够在资源有限的设备上运行，降低了硬件成本，有利于人脸识别技术在更广泛的嵌入式系统中的应用。 总结来说，本文提出的基于分块加权的LBP算法结合Adaboost检测算法，提供了一种适用于嵌入式系统的人脸识别解决方案。这种方案不仅提升了识别性能，还降低了系统实现的复杂性和成本，对于推动人脸识别技术在实际生活中的广泛应用具有积极意义。