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文档简介

内容摘要每个人都有其独特的生物特征，有天生的如：指纹、掌纹、脸像DNA等；有后天形成的如：签名、语言、步态等。这些生物特征有人体所固有的不可复制的唯一性和稳定性，不可能复制、失窃或被遗忘，在识别方面的研究都取得了一定的成功，而在各种生物特征识别方法中，人脸识别有其简便、准确、经济和可扩展性等方面的优势，因而在生物识别中占有重要地位。经过多年的开展，人脸识别技术取得了长足的进步，并在入口控制、平安检验与搜索犯罪等领域的应用中取得了不错的效果。本文主要介绍人脸识别的开展概况，应用领域，涉及到得一些技术以及LBP算法在人脸识别中应用。关键词生物识别，人脸识别，局部二值模式目录第一章前言：选取适宜的滤波器对图像进行多尺度滤波分解，构建图像多尺度空间；采用LBP算子计算各多尺度图像的LBP特征谱；将各LBP特征谱分别划分为互不重叠的多个区域，并统计各区域的LBP模式直方图；将各个区域的LBP模式直方图分别进行投影变化得到各区域的LBP子模式；将所有区域的LBP模式直方图特征连接起来，即得到所求的多尺度子模式序列，并将此作为人脸图像的特征向量。图3.5多尺度LBP子模式特征提取流程图3.2.4基于级联AdaBoost的LBP基于级联LBP人脸识别方法采用级联AdaBoost算法分别从人脸深度图像和灰度图像的LBP直方图中选出最优利于分量的少量特征，并连接成一个直方图向量，用求和的规那么进行信息融合[12]叶剑华,[12]叶剑华,刘正光.基于局部二值模式和级联AdaBoost的多模态人脸识别[J].计算机应用,2023,28(11):2852~2856.总结人脸识别技术已取得了巨大的成就，随着科技的开展，在实际应用中仍然面临困难，不仅要到达准确、快速的检测并分割出人脸局部，而且要有效的变化补偿、特征描述、准确的分类的效果。人脸识别是极富挑战性的课题仅仅采用一种现有方法难以取得良好的识别效果，如何与其它技术相结合，如何提高识别率和识别速度、

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