LBP与拉普拉斯特征映射结合的人脸识别算法

"这篇硕士论文探讨了一种基于局部二元模式(LBP)的拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps, LE)人脸识别方法。论文指出，LBP算子在提取人脸局部纹理特征方面表现出色，而LE算法则是一种有效的非线性降维工具，能解决局部最小值问题。通过结合这两种技术并利用支持向量机(SVM)进行分类识别，作者提出了一个完整的人脸识别框架。实验在ORL人脸库上进行，证明了该算法的有效性和优越性。" 本文重点讲述了人脸识别领域的创新性研究，特别是如何利用LBP和LE来提高识别性能。局部二元模式(LBP)是一种纹理描述符，它通过对像素邻域进行比较来编码局部灰度变化，对于人脸图像的局部结构特征提取具有高效性和鲁棒性。LBP算子计算简单，易于实现，且对光照、噪声等变化具有良好的不变性。 拉普拉斯特征映射(LE)是数据降维的常用方法，尤其适用于非线性关系的数据。LE算法能够保持数据点之间的局部几何结构，避免在降维过程中丢失关键信息。在人脸识别中，高维的人脸特征可以被转换到低维空间，同时保持原有的相似性和结构，从而简化后续的分类任务。 在该论文中，研究人员使用支持向量机(SVM)作为分类器，SVM是一种强大的监督学习模型，尤其适用于小样本和高维数据集。SVM通过构建最大边距超平面来划分不同类别的样本，能够在复杂的数据分布中找到最优决策边界。 实验部分，论文选取ORL人脸库的部分样本作为训练集，比较了使用不同数量的训练样本时，提出的LBP-LE-SVM算法与其他人脸识别方法的性能。结果显示，该算法在不同训练集大小下都能取得较好的识别效果，验证了算法的有效性。 这篇论文提出了一种结合LBP的高效特征提取和LE的非线性降维，以及SVM的精确分类的人脸识别策略，为人脸识别领域提供了一个新的视角和可能的改进方案。这种技术组合对于提升人脸识别的准确性和鲁棒性具有重要的理论和实践意义。