基于LBP的SVM人脸姿势估计方法.pdfVIP

第4A期 信号处理 V01．23．No．4A 2007年8月 SIGNALPROCESSING Aug．2007 基于LBP的SVM人脸姿势估计方法 王颖 毋立芳 关媛王涓涓 北京工业大学电子信息与控制学院 摘要：论文研究基于LBP直方图的SVM人脸姿势估计方法。算法包括三部分：首先提取图像LBP特征直方图信息，它可 以有效的降低图像特征的维数，然后将该特征用于训练SVM分类器，最后用得到的分类器进行姿势分类。用CMU．PIE人脸 库中的9个姿势进行了分类训练和测试，实验结果表明算法能很好的区分这9类不同姿势并且对光照变化有一定的鲁棒性。 关键字：人脸姿势估计；LBP；支持向量机 LBPbasedSVMFaciaIPoseEstimation Wu Guan Wangying lifang yuanWangjuanjuan Schoolofelectronicinformationandcontrol engineering， 100022 BeijingUniversityofTechnology,Beijing，China this is to Abstract：In SVM basedLBP estimatefacial includesthree paper,aalgorithm histogramdesigned pose，the algorithm ofLBPfeaturesofthe arcextracted．Thenthethe isusedto parts：Firstly,thehistograms image LBP(LocalBinaryPattern)histogram train9SVMclassifiersfor9 the canbeclassifiedthe SVMclassifiers。9of poses，finalycorrespondingposes by training poses CMU·PIEfacedatabaseareusedfor and resultshowthatthe can thenine trainingtesting，Theexperimental algorithmclassify poses anditisrobusttosmallilluminationvariation． effectively words：facial Key poseestimation；LBP；SVM 1引言 姿势估计算法，第三部分是实验结果及讨论，第四部分给出 了结论。 人脸的姿势估计是人脸识别、人脸跟踪、表情理解等人 脸处理的重要前提和质量保证，准确的人脸姿势估计，可以 2算法描述 给计算机提供更多的信息，以便最终解决姿势变化对人脸识 本文算法包括SVM分类器训练和姿势估计两部分。在 别结果的影响[1]。