基于LBP和SVM的人臉檢測

翟社平，李 煬，馬蒙雨，高 山

(西安郵電大學 計算機學院，陜西 西安 710121)

基于LBP和SVM的人臉檢測

翟社平，李 煬，馬蒙雨，高 山

(西安郵電大學 計算機學院，陜西 西安 710121)

人臉檢測作為機器視覺研究的重要內容，在視頻監控、安防等領域具有廣泛的用途，是人臉識別技術的必備條件。針對復雜背景、光照不均勻等外部條件對人臉檢測的影響，提出了基于局部二元模式(LBP)和支持向量機(SVM)的人臉檢測算法。其中LBP是一種用來描述圖像局部紋理特征的算子，具有旋轉不變性和灰度不變性等顯著的優點，其最主要的屬性是對光照變化造成的灰度變化具有很好的魯棒性。該算法使用LBP提取圖像的特征值，并對提取到的LBP特征值使用SVM算法構建的分類器進行分類。實驗結果表明，基于LBP和SVM的人臉檢測算法具有很好的檢測效果，不僅較好地解決了光照和復雜背景等外部條件對人臉檢測的影響，而且明顯提高了人臉檢測的準確率，準確率可達到94%以上。

人臉檢測；局部二元模式；支持向量機；特征提取；人臉識別

0 引 言

人臉檢測是指對任意的圖像，通過一定的算法處理后，判斷圖像中是否包含人臉，假如人臉存在，則對其位置、大小和姿態進行標注。人臉檢測作為視覺領域的一項重要技術，在身份驗證、人機交互、智能檢測等領域有著廣泛的應用。

如何讓機器能夠檢測和識別目標一直是機器視覺領域研究的熱點[1]。人臉作為人類身份信息的重要組成部分，具有唯一性、不易復制性等優勢，成為身份識別的重要組成部分[2]。……