人臉局部紋理特征提取方法及其應用研究.pdf

1、局部二值模式（LBP）是一種在圖像鄰域內(nèi)度量和提取局部紋理特征信息的描述方法，具有計算簡單、對均勻光照不敏感等優(yōu)點，已被廣泛應用于人臉特征描述與識別。但在實際應用場景中，存在非均勻光照、噪聲以及人臉被部分遮擋等圖像質(zhì)量退化情況，傳統(tǒng)的 LBP特征提取方法不能滿足人臉跟蹤及識別等應用需求。本論文以人臉跟蹤與識別的實際應用需求為牽引，致力于利用 LBP特征提取原理，構(gòu)造新的具有抗非均勻光照、噪聲及部分遮擋影響的人臉局部紋理提取方法，并應用于

2、人臉跟蹤和人臉識別，以進一步提高跟蹤和識別的準確性和魯棒性。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對LBP特征對非均勻光照敏感的問題，提出了一種自適應閾值的局部相對差分二值模式人臉光照不變描述算子(LRDBPAT)。該算子在相對差分圖像基礎(chǔ)上，采用自適應閾值局部二值模式提取局部紋理特征。對比實驗結(jié)果表明，該算子應用于非均勻光照人臉局部紋理特征提取具有較好的魯棒性。⑵針對LBP特征不能提取局部紋理特征宏模式信息、對噪聲敏感的缺陷，通過結(jié)合模

3、擬視網(wǎng)膜采樣結(jié)構(gòu)(Patch to Pixel，PTP)和中心對稱局部相對差分二值模式，實現(xiàn)了對人臉圖像局部紋理的微模式和宏模式特征信息的有效捕捉，從而提出了一種模擬視網(wǎng)膜采樣結(jié)構(gòu)的中心對稱局部相對差分二值模式紋理特征提取算子(PTP-CSLRDBPAT)。對比實驗結(jié)果表明，該算子具有抗噪性能的同時，還保持了光照魯棒性。⑶針對傳統(tǒng)針均值漂移人臉跟蹤算法僅依賴RGB顏色模型提取人臉特征，在光照變化明顯以及人臉與背景顏色相似時，易導致跟蹤丟

4、失的問題，提出了一種 RGB顏色模型與PTP_CSLRDBPAT紋理特征相結(jié)合的均值漂移人臉跟蹤算法，實驗結(jié)果表明，該算法在光照變化明顯以及人臉與背景顏色相似時，具有較好的人臉跟蹤準確性和魯棒性。⑷針對人臉圖像存在部分遮擋情況時易導致識別準確性下降的問題，提出了一種單演濾波變換域局部紋理特征的人臉識別方法。該方法首先運用單演濾波變換方法提取人臉單演幅值信息、相位信息和方向信息；隨后，對其單演幅值信息采用PTP_CSLRDBPAT算子提取