基于MB_LBP和PCA算法的人脸识别研究

周　威，毛　力，赵鹏洋，吴　楠，程　敏，刘　梅

（西安建筑科技大学信息与控制工程学院，西安710055）

基于MB_LBP和PCA算法的人脸识别研究

周威，毛力，赵鹏洋，吴楠，程敏，刘梅

（西安建筑科技大学信息与控制工程学院，西安710055）

本文通过分析LBP算法和PCA算法各自的优缺点，针对人脸识别领域，结合了MB_LBP算法提取人脸图像的局部特征和PCA能够对人脸特征进行降维的优点，提出了MB_LBP+PCA的人脸识别算法。人脸图像首先经过MB_LBP处理，然后用PCA算法对人脸特征降维，最后用SVM进行人脸特征分类与识别。在ORL人脸库上进行了测试验证，实验结果表明，MB_LBP+PCA算法与传统的PCA算法相比，识别率提高了13%以上。

特征提取；MB_LBP；PCA

1　前言

当前社会运用最多的身份识别技术是以证件和身份密码为主的传统识别方法，然而这些识别方法存在着很大的漏洞和不安全性。人脸识别是模式识别研究领域的重要课题，也是一个目前非常活跃的研究方向。它不仅具有重要的应用价值，如在安保系统、犯罪识别及身份证明等方面，同时也是模式识别理论中比较典型的多类型判别问题。给定一个输入图像和检测到的人脸区域，人脸识别是指从人脸数据库中鉴定出一个和已检测人脸最相似的图像。人脸识别问题已经研究了30多年，并且研究导致了许多成功的商业应用。然而，仍然存在两个主要挑战：人脸姿态变化和光照变化。目前人脸识别的方法大致可分为三类，第一类是整体方法，即人脸区域的每一个像素都输入到识别……