摘要人脸识别伴随着计算机视觉和模式识别技术的发展同时取得了不小的进步，而涌现了许多种人脸识别技术。而在众多的人脸识别技术中，局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)是经常使用的一种人脸识别方法。27686
LBP是一种灰度范围内的纹理描述方式，它从一种纹理局部近邻定义中衍生出来，首先是用来做图像局部特征比较的。这些年来，研究者们成功地将其用于人脸特征描述和识别，并取得了显著的效果。
本文主要实现了一种比较基础的LBP算子在人脸识别中的应用。
关键词 人脸识别 局部纹理特征 局部二值模式(LBP)
毕业论文设计说明书外文摘要
Title Implementation of face recognition system based on local texture feature
Abstract
With the development of computer vision and pattern recognition technology, face recognition has made great progress, and face recognition technology is perse.Among all these technology, the local binary pattern (LBP) is a method which often used for face recognition.
Local binary pattern (LBP) is a gray-scale texture description,which is derived from a texture to define the local neighborhood .And at first,Local binary pattern is used to make local image feature comparison. In recent years, researchers have successfully used it to describe and identify facial features, and achieved remarkable results.
This paper mainly implements the application of a more fundamental LBP operator in face recognition..
Keywords Face Recognition Local Texture Feature Local Binary Pattern
目 次
1 绪论 1
1.1 课题的研究背景及意义 1
1.2 人脸识别发展历史及现状 1
1.3 人脸识别的人脸数据库 3
1.4 本文的主要内容及组织结构 3
2 相关技术基础 5
2.1 OpenCV介绍 5
2.2 局部二值模式 6
2.3 LBP用于检测的原理 8
2.4 LBP的特点 10
3 系统需求分析与概要设计 11
3.1 需求分析 11
3.2 概要设计 11
4 系统详细设计 14
4.1 图像处理模块 14
4.2 特征获取模块 14
4.3 识别模块 16
5 系统展示与测试 17
5.1 系统界面 17
5.2 操作后的响应 17
5.3 系统的测试及结果分析 19
结 论 20
致 谢 21
参考文献22
1 绪论
1.1 课题的研究背景及意义
随着时代的进步和社会的发展，尤其是这些年来计算机性能的飞速发展，一些较为普通的身份识别无法满足不同领域的需求，迫使更加方便快捷的方法诞生。在众多人的个体属性中，生物特征一直以来具有它自身的特点，而且，不同人的生物特征始终会有一定的差别，因此可以将生物特征作为比较理想的依据来进行身份识别。在人们的生活中，我们大多都是直接通过人脸不不同来分辨人物不同。因此，与其他一些人体生物特征，例如指纹、虹膜、掌纹等，通过判断人脸特征的不同来进行身份识别是一种较为简单方便、可为大众普遍认可接受的方法。
人脸识别，是一种通过识别人的脸部特征信息之间的某些差异的方法以达到身份识别目的的生物识别技术。这种技术通过利用计算机进行人脸图像分析，对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术处理，从中获取出为我们所能使用的一些识别信息，从而达到辨别身份的目的。通俗点来讲，我们可以对我们己知或者已经获取的人脸首先进行某种归一化处理。然后，我们通过个人所确定的方法来和人脸数据库中具备完整人物信息的人脸依次开始对比。最后通过对比找到在人脸库中与之对应的人脸及该人脸的所包含的人物相关信息。 LBP算子基于局部纹理特征的人脸识别系统实现:http://www.youerw.com/jisuanji/lunwen_22235.html