基于PCA降维的HOG与LBP融合的行人检测

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基于PCA和LBP改进算法的人脸识别研究

基于PCA和LBP改进算法的人脸识别研究一、本文概述人脸识别作为生物特征识别技术的重要组成部分，近年来在公共安全、身份认证、人机交互等多个领域得到了广泛的应用。

然而，由于人脸识别技术在实际应用中受到光照、表情、遮挡等多种因素的影响，其准确性和鲁棒性仍然面临挑战。

因此，如何提高人脸识别的准确性和鲁棒性成为了当前研究的热点和难点。

本文旨在研究基于主成分分析（PCA）和局部二值模式（LBP）改进算法的人脸识别技术。

我们将对PCA和LBP算法进行详细的介绍和分析，探讨它们在人脸识别中的优势和不足。

然后，我们将结合两者的特点，提出一种基于PCA和LBP的改进算法，旨在提高人脸识别的准确性和鲁棒性。

具体来说，我们将通过对PCA算法进行优化，改进其提取人脸特征的能力；我们也将对LBP算法进行改进，提高其对抗光照、表情等干扰因素的能力。

我们将通过实验验证所提出改进算法的有效性，并将其与传统的人脸识别算法进行对比和分析。

本文的研究不仅有助于推动人脸识别技术的发展，还为相关领域的应用提供了理论支持和实践指导。

我们相信，随着技术的不断进步和应用的不断拓展，人脸识别技术将在未来发挥更加重要的作用。

二、相关理论与技术三、PCA与LBP改进算法设计在人脸识别领域，主成分分析（PCA）和局部二值模式（LBP）是两种被广泛应用的算法。

然而，它们各自存在一定的局限性。

为了克服这些限制，我们提出了一种基于PCA和LBP的改进算法，以提高人脸识别的精度和效率。

我们对传统的PCA算法进行了改进。

传统的PCA算法主要关注于全局特征提取，但忽视了人脸图像的局部细节信息。

为了解决这个问题，我们引入了局部保持投影（LPP）的思想，将全局和局部信息相结合。

LPP是一种能够保持数据局部结构的线性降维方法，它能够在降维过程中保留数据的局部几何结构。

通过结合PCA和LPP，我们的改进算法能够在提取全局特征的同时，更好地保留人脸图像的局部细节信息。

我们对传统的LBP算法进行了改进。

人脸识别方法综述

人脸识别方法综述一、引言随着人工智能技术的不断发展，人脸识别技术已经成为了一个非常热门的领域。

在各个领域中，都有着广泛的应用，比如安防、金融、医疗等等。

本文将对人脸识别方法进行综述，包括传统的方法和深度学习方法。

二、传统方法1. 特征提取特征提取是人脸识别过程中最重要的一步。

传统的特征提取算法主要包括LBP（局部二值模式）、HOG（方向梯度直方图）和SIFT（尺度不变特征变换）等。

2. 降维由于原始图像数据维数较高，需要进行降维处理。

PCA（主成分分析）和LDA（线性判别分析）是两种常见的降维算法。

3. 分类器分类器是将输入样本映射到输出类别的关键组件。

常见的分类器包括SVM（支持向量机）、KNN（k近邻算法）和决策树等。

三、深度学习方法1. 卷积神经网络卷积神经网络是目前应用最广泛的深度学习算法之一。

卷积神经网络主要包括卷积层、池化层和全连接层等。

其中，卷积层和池化层可以提取图像的特征，全连接层则用于分类。

2. 人脸检测人脸检测是人脸识别过程中的第一步。

常见的人脸检测算法包括Haar 特征和基于深度学习的方法，比如Faster R-CNN、YOLO（You Only Look Once）和SSD（Single Shot MultiBox Detector）等。

3. 人脸对齐由于不同人的面部特征存在差异，需要进行人脸对齐处理。

常见的人脸对齐算法包括基于特征点的方法和基于深度学习的方法。

4. 人脸识别在完成前面三个步骤后，就可以进行人脸识别了。

常见的深度学习模型包括FaceNet、DeepID系列和VGGFace等。

四、总结本文对传统方法和深度学习方法进行了综述。

传统方法主要包括特征提取、降维和分类器等步骤；而深度学习方法则主要采用卷积神经网络进行特征提取和分类。

无论是传统方法还是深度学习方法，都有着广泛的应用前景。

在未来，人脸识别技术将会在更多领域中发挥重要作用。

基于HOG—LBP特征的静态图像中的行人检测

基于HOG—LBP特征的静态图像中的行人检测作者：刘国明来源：《电脑知识与技术》2017年第16期摘要：为实现复杂背景下快速、精准的行人检测，研究了方向梯度直方图（Histogram of OrientedGradient，HOG）特征描述子和局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）特征描述子。

通过融合HOG特征和LBP特征，然后利用支持向量机（Sup-portVectorMachine，SVM）和自适应增强（AdaptiveBoosting，AdaBoost）算法对样本特征进行训练获得分类器，最后在IN-RIA行人数据库进行了三组对比试验。

实验结果表明，HOG特征描述子在行人特征描述中要优于LBP特征描述子，本设计使得行人检测的实时性和识别率都有一定的提高。

关键词：行人检测；方向梯度直方图；局部二值模式；支持向量机；自适应增强无人驾驶汽车的快速发展，使得行人检测技术显得尤为重要。

行人检测技术有两个核心的问题：行人特征提取和分类检测。

Dalai等提出了HOG特征描述子，并利用SVM分类器进行行人检测。

HOG特征是目前使用最广泛的行人特征描述子，通过计算梯度或边缘的方向密度，可以很好地描述局部目标的表象和形状。

虽然Dalai等基于HOG的行人检测系统在行人姿态单一的MIT数据库上检测率接近最优，但是实际应用中的行人检测系统容易受到行人姿态、人物遮挡以及光照等因素影响。

因此，多姿态以及复杂背景下的行人检测仍然是目前的研究热点。

0jala等提出LBP特征描述子，然后又针对原始LBP特征的优化，提出了具有旋转不变性的LBPROT以及等价模式（Uniform Pattern）ULBP特征描述子。

针对HOG特征在描述局部纹理特征的不足，利用LBP特征来描述图像局部纹理特征，据此，Wang等提出了基于HOG-LBP融合特征的行人检测。

行人图像的特征向量提取出来后，就利用分类器进行行人的检测。

LDBP和LBP特征融合的行人检测

LDBP和LBP特征融合的行人检测欧阳瑞彬;王伟征;桂彦【摘要】提出一种基于局部差分二值模型（Local Difference Binary Pattern，LDBP）和局部二值模型（Local Binary Pattern，LBP）的特征融合方法，以解决行人检测中检测精确度和鲁棒性不足的问题。

对输入图像进行二维离散Haar小波变换，得到不同频率的四个子图像（LL，LH，HL和HH）；对低频部分子图像提取LDBP特征，以及对其他三个高频部分子图像提取LBP特征；采用主成分分析法（PCA）分别对得到的LDBP特征和LBP特征进行降维；融合降维后的LDBP 特征和LBP特征进行行人检测。

在INRIA数据集上采用支持向量机（SVM）进行测试，实验结果表明，该方法能有效地提高检测精确度，且具有较好的鲁棒性。

%This paper presents a feature fusion method based on Local Difference Binary Pattern(LDBP)and Local Binary Pattern(LBP)for solving the problem of the inaccurate and unstable pedestrian detection. Firstly, it filters the input image by using the 2D discrete haar wavelet transformation, in order to obtain four sub-images with different frequency, including LL, LH, HL and HH. Secondly, it extracts the LDBP feature from the low frequency part and the LBP feature from the other three high frequency parts. Then, it reduces the dimension of the LDBP and LBP feature spaces by using Principal Compo-nent Analysis(PCA). Finally, it applies the fused LDBP-LBP feature for performing an efficient pedestrian detection. Con-ducted on INRIA databases by using Support Vector Machine(SVM), the experimental results demonstrate this method can effectively improve the detection accuracy and get better robustness.【期刊名称】《计算机工程与应用》【年(卷),期】2016(052)012【总页数】6页(P147-152)【关键词】行人检测;局部差分二值模型(LDBP)特征;局部二值模型(LBP)特征;特征融合【作者】欧阳瑞彬;王伟征;桂彦【作者单位】长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙 410004;长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙 410004;长沙理工大学计算机与通信工程学院，长沙 410004【正文语种】中文【中图分类】TP391OUYANG Ruibin,WANG Weizheng,GUI Yan.Computer Engineering andApplications,2016,52（12）：147-152.行人检测技术的主要任务是判断待检测的图像或视频帧中是否包含行人，若检测出行人，则给出行人的具体位置信息。

基于改进的LBP和PCA算法的人脸识别

基于改进的LBP和PCA算法的人脸识别作者：徐金林林玉娥来源：《电脑知识与技术》2017年第17期摘要：针对LBP算法的特征描述只与中间点和邻域点的灰度值大小有关，而忽略了各个邻域点之间灰度值相关性的问题，提出了一种改进的LBP算法。

该方法在特征提取时，不再仅仅依赖于中心点，而是结合中心点与其相邻邻域点之间的关系，然后再利用PCA降维处理，算法不但降低了特征维度，而且提高了运算速度。

OKL人脸库上的实验结果表明，改进的LBP算法与原始的LBP算法相比，在识别率上有所提高。

关键词：局部二值模式；特征提取；主成分分析；降维；识别率中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2017）17-0173-021概述人脸识别，是对人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术，它的应用前景十分广泛。

如视频监控、公安、司法和刑侦等安全领域。

人脸识别的关键是如何提取出合适的信息来识别人脸。

在过去的几十年里，相关的研究者们提出了许多有关于特征提取的算法。

基于几何特征的方法、线性鉴别分析法、特征脸方法和神经网络方法等能很好地将人脸的形状、纹理等信息描述出来，但是这些方法很难处理维数过高的图像，且容易受到光照等客观因素的影响。

近几年，基于局部的方法越来越受到研究者的欢迎，这是由于基于局部的方法不但能解决数据维数过高的问题，而且对光照和表情等具有不变性。

局部二值模式（Local Binary Pattern，简称LBP）是一种很有效的纹理描述算子。

LBP算法最初是被用于纹理描述中的，由于其计算简单、特征分类能力强等特点而被用于人脸识别中。

该算法首先计算图像中每个点与其邻域点在灰度上的二值关系；然后，对二值关系按照某种规则形成局部二值模式；最后使用得到的特征向量来描述图像的特征。

但是局部二值模式在计算LBP算子时会产生大量的噪声信息，计算时又由于特征向量维数过大而使得计算量变大，影响识别效率。

基于以上问题，本文提出了一种改进的LBP算法并结合主成分分析方法（Principal Component Analysis，简称PCA）降维来描述和识别人脸信息。

模式识别论文 PCA与SVD融合人脸识别算法设计

（2-10）
通过 K-L 变换，消除了原有向量 x 分量间的相关性，从而有可能去掉那些带有较少信息或不含信息的冗余分量，以达到降维的目的；第二，K-L 变换是信号的最佳的压缩表示，也叫最优线性变换，用 d 维 K-L 变换特征代表原始信号，所带来的误差在所有 d 维正交坐标变换中最小；第三，用 K-L 坐标系代表原始数据表示熵最小，样本方差信息最大程度低集中在少数的维度上。
ˆ y ju j x
j 1 d
（2-3）
则该估计的均方误差为，
ˆ)T ( x x ˆ)] E[( e E[( x x E[
j d 1
y u ) ( y u )]
j j T j d 1 T j j j T j d 1
D
D
j d 1

D
y ] E[
数 y j uT j x ( j 1, 2,...d ) 组成了新的向量 y ，则通过这样的变换，误差最小。表示成矩阵形式，
y uT x
K-L 变换具有如下性质：第一，自相关矩阵 R 可以相似对角化，因此，有
（2-9）
E[ yyT ] E[uT x xT u ] uT E[ xxT ]u uT Ru
2 j
j d 1
u
D
T j
x x uj]
u
D
（2-4）
T
E[ xx ] u j
记 R E[ xxT ] ，为 x 的自相关矩阵（K-L 变换的产生矩阵）。将均方误差 e 作为目标函数，则问题转变为最小化目标函数，
min e
T j j d 1 D
u
T j
Ru j
（2-7）

基于PCA和降维算法的人脸识别技术研究

基于PCA和降维算法的人脸识别技术研究近年来，随着科技的不断发展，人脸识别技术逐渐成为了生活中普遍存在的技术之一。

从手机解锁到人脸支付，人脸识别技术已经走进了我们的日常生活。

在这其中，PCA和降维算法是人脸识别技术中当之无愧的佼佼者。

本文将从理论基础、应用现状、算法原理和发展趋势四个方面来论述基于PCA和降维算法的人脸识别技术。

一、理论基础人脸识别技术是一种复杂的技术，其基础为图像处理和模式识别。

PCA与降维算法作为人脸识别技术中的重要算法，其背后有着坚实的理论基础。

PCA全称为主成分分析，是一种常用的数据降维方法。

其基本思想是通过线性变换将高维数据映射到低维空间，从而减少数据的冗余信息。

降维算法是一种常用的数据预处理方法。

在处理高维数据时，降维算法可以通过对原始数据进行降维，去除冗余信息，达到简化数据的目的。

二、应用现状人脸识别技术目前已经得到了广泛的应用。

在金融、保险、公共安全、人脸支付等领域，人脸识别技术都有着不同的应用特点和技术难点。

其中，基于PCA和降维算法的人脸识别技术，在人脸识别中有着广泛的应用。

基于PCA的人脸识别技术具有很好的识别效果和计算速度，能够处理包括人脸表情和光照变化的复杂情况。

基于降维算法的人脸识别技术可以有效降低维度，提高模型的训练和分类速度。

基于PCA和降维算法的人脸识别技术已被广泛应用于视频监控、考勤管理、门禁控制等领域。

三、算法原理PCA和降维算法作为人脸识别技术中的重要算法，其原理也是人脸识别技术中的重要理论依据。

PCA中，是通过线性变换将高维数据转换为低维数据，从而达到降低数据冗余、提高数据计算速度的目的。

该算法中，主成分是指原始数据中反映数据特征的特征向量，通过主成分的分析，可以剔除数据的冗余信息，提取出数据中真正有价值的信息。

降维算法是一种更加通用的算法，其目的是将高维数据映射到低维数据，并且在映射过程中保留数据的有用特征。

在人脸识别技术中，降维算法可以通过对人脸数据进行降维，去除冗余信息，并提高识别准确率和计算速度。

基于多特征融合的人脸识别算法

基于多特征融合的人脸识别算法苏饶;李菲菲;陈虬【摘要】针对局部二值模式描述子提取的纹理信息以及梯度幅值量化算子提取的边缘特征无法有效且全面地描述人脸信息的问题,文中提出一种基于马尔可夫稳态特征模型的多特征融合算法.首先,将通过GMQ算子提取的边缘特征以及通过LBP 描述子提取的纹理特征分别与马尔可夫稳态特征模型进行融合,然后再将两者进行有效地线性加权融合.最后,在ORL数据集上进行的实验显示,文中提出算法的识别精度可达到95.83％.与单一的特征提取算法以及常见的人脸识别算法对比结果表明了该方法的有效性.【期刊名称】《电子科技》【年(卷),期】2019(032)007【总页数】6页(P43-48)【关键词】人脸识别;局部二值模式;梯度幅值量化;马尔可夫稳态特征;线性加权融合;ORL数据集【作者】苏饶;李菲菲;陈虬【作者单位】上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093;上海理工大学光电信息与计算机工程学院,上海200093【正文语种】中文【中图分类】TP391.41人脸识别是一项基于人体生物特征的身份鉴别方法，主要涉及模式识别、图像处理、计算机视觉、心理学及生理学等多个交叉学科。

人脸识别已被应用于信息处理、行政执法、支付安全等领域，但由于其易受到光照、姿态及物体遮挡等复杂环境的影响，其识别性能还需要进一步完善。

人脸识别包括图像预处理、特征提取、匹配和识别等步骤。

其中特征提取主要包含全局特征及局部特征。

全局特征提取常用的方法包括：主成分分析(Principal Component Analysis，PCA)[1]、线性判别分析(Linear Discriminant Analysis，LDA)[2]以及独立成分分析(Independent Component Analysis，ICA)[3]等，旨在将高维的图像特征映射到低维子空间中，以表现出人脸的整体轮廓。

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ｔｒａｉｎｉｎｇｎｄａｄｅｔｅｃｉｔｏｎｓｐｅｅｄ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｈｕｍａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ；ＰＣＡ；ＨＯＧ；ＬＢＰ
０引言
行人检测系统涉及模式识别、计算机视觉等诸多学科和计算机技术问题，是一个较为复杂且庞大
ａｎｄＳＯｏｎ．Ｉｎｏｒｄｅｒｔｏｉｍｐｒｏｖｅｔｈｅａｃｃｕｒａｃｙａｎｄｓｐｅｅｄｏｆｈｅｔｈｕｍａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｆｕｒｔｈｅｒ，ｈｉｔｓｐａｐｅｒｐｒｏｐｏｓｅｓ
（ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ＨｏｈａｉＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎ．１ｉｎｇ２１１１００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｈｕｍａｎｄｅｔｅｃｉｔｏｎｉｓａｎｉｍｐｏｒｔａｎｔｂｕｔｃｈａｌｌｅｎｇｉｎｇｔａｓｋｉｎｃｏｍｐｕｔｅｒｖｉｓｉｏｎ．ＦｏｒｔｈｅｌｉｍｉｔａｔｉｏｎｏｆＨＯＧｃｈａｒａｃｔｅｒｄｅｓｃｉｐｒｔｏｒ，ｓｕｃｈａｓｍｏｒｅｒｅｄｕｎｄａｎｔｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ，ｌｉｋｅｌｙｔｏｃａｕｓｅｆａｌｓｅｄｅｔｅｃｉｔｏｎａｎｄｍｉｓｓｅｄ
中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ａ
ＨｕｍａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｂａｓｅｄｏｎＨＯＧ．ＰＣＡａｎｄＬＢＰｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ
ＣＨＥＮＲｕｉ．ＷＡＮＧＭｉｎ，ＣＨＥＮＸｉａｏ
ｒｙＰａｔｔｅｎ）ｒ以及边缘特征（ｅｄｇｅｌｅｔ）智能交通、视频监控、机器人
学习算法。特征描述算子有ｈａａｒ — ｌｉｋｅ＿１］、ＨＯＧ－２Ｊ
（ＨｉｓｔｏｇｒａｍｏｆＯｉｒｅｎｔｅｄＧｒａｄｉｅｎｔ）、ＬＢＰ（Ｉ＿￣ｃａｌＢｉｎａ —
ＨＯＧａｎｄｃｏｍｂｉｎａｔｉｏｎｉｔｗｉｔｈＬＢＰｆｅａｔｕｒｅ，ｕｓｉｎｇＳＶＭｌｇａｏｒｉｔｈｍｆｏｒｆｅａｔｕｅｒｌｅａｒｎｉｎｇ．ＴｈｅｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌｒｅｓｕｌｔｓｏｎＩＮＲＩＡｄａｔａｓｈｏｗｔｈａｔｈｉｔｓａｌｇｏｉｔｒｈｍｉｎｃｒｅａｓｅｓｔｈｅｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｒａｔｅｏｆｈｕｍａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎ，ｔｈｅ
ａｈｕｍａｎｄｅｔｅｃｔｉｏｎｌｇａｏｉｒｔｈｍｂａｓｅｄｏｎｍｕｌｔｉ－ｆｅａｔｕｒｅｓｆｕｓｉｏｎ，ｕｓｉｎｇＰＣＡｔｏｒｅｄｕｃｅｔｈｅｄｉｍｅｎｓｉｏｎｏｆｒａｗ
２０１５年第２期
文章编号：１００９— ２５５２（２０１５）０２— ０１０１— ０５ＤＯＩ：１０．１３２７４／ｊ．ｅｎｋｉ．ｈ．２０１５．０２．０２７
基于ＰＣＡ降维的ＨＯＧ与ＬＢＰ融合的行人检测
陈锐，王敏，陈肖
（河海大学计算机与信息学院，南京２１１１００）
摘要：行人检测是计算机视觉中十分重要而又有挑战的研究方向。针对梯度方向直方图（ＨＯＧ）特征描述予的局限性，如冗余信息多、容易造成误检和漏检等，为了进一步提高行人检测的准确率和速度，提出多特征融合的行人检测算法，利用主成分分析（ＰＣＡ）对ＨＯＧ进行降维再与局部二值模式（ＬＢＰ）特征进行融合，使用支持向量机（ＳＶＭ）进行分类。在ＩＮＲＩＡ行人数据库上进行测试，实验表明该算法提高了识别率，加快了训练和检测的速度。关键词：行人检测；ＰＣＡ；ＨＯＧ；ＬＢＰ