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多方向局部二值模式人脸识别的算法及其实现技术研究的中期报告

一、研究背景

人脸识别一直是计算机视觉领域的研究热点之一，随着计算机硬件和算法的不断发展，人脸识别技术也得到了很大的进展。在众多的人脸识别算法中，局部二值模式（LocalBinaryPattern，LBP）算法因其简单而有效的特征提取方法，已经成为了一种比较重要的人脸识别算法。但是在实际应用中，LBP算法还存在着诸多问题，比如LBP不能很好地描述人脸纹理的多样性和细节特征，因此需要对算法进行改进。

针对LBP算法的问题，近年来，国内外研究者提出了很多LBP的改进算法。其中，多方向局部二值模式（Multi-DirectionalLocalBinaryPattern，MD-LBP）算法因其在LBP的基础上对特征进行多方向采样，能够更加充分地描述人脸纹理特征，更具有鲁棒性和识别性能。因此目前，在人脸识别领域，MD-LBP算法已经得到了广泛应用和研究。

本研究旨在进一步深入研究MD-LBP算法，开展多方向局部二值模式人脸识别的算法及其实现技术研究，并且将研究结果应用于实际生产中，提高人脸识别的精度和鲁棒性。

二、研究内容

本研究的具体内容如下：

1.回顾和总结传统LBP算法以及其存在的问题。

2.深入研究MD-LBP算法，分析其优点和不足之处，重点是对MD-LBP算法的多方向采样特征进行研究。

3.提出一种针对MD-LBP算法的改进方法，以解决其在人脸纹理特征描述方面存在的问题。改进方法主要包括加入空间权重、对图像进行预处理等。

4.基于MATLAB平台，实现MD-LBP算法以及其改进方法，并对算法进行测试和验证，以检验其精度和鲁棒性。

5.将算法应用于实际生产中，以改善现有的人脸识别系统。

三、研究方法与实验计划

本研究将采用以下研究方法：

1.文献调研法，查阅相关学术资料和相关领域的报道，理解MD-LBP算法的基本原理。

2.实验研究法，基于MATLAB平台，实现MD-LBP算法以及其改进方法，并进行测试和验证。

3.数据采集法，搜集人脸图像数据，构建人脸数据库，以提供实验数据。

实验计划如下：

1.对MD-LBP算法进行学习、理解和仿真实现，获取LBP特征进行人脸识别。

2.了解MD-LBP算法的原理、特点和应用，重点研究其多方向采样特征，探究其在人脸识别中的优势和不足之处。

3.提出MD-LBP算法的改进方法，并对改进算法进行仿真验证，以测试该算法的精度和鲁棒性。

4.将研究成果应用于实际生产中，以改善人脸识别的现有系统。

四、研究意义

多方向局部二值模式人脸识别的算法及其实现技术研究，对于提高人脸识别的精度和鲁棒性具有重要意义。具体有以下几点：

1.在现有人脸识别算法的基础上，进一步提高识别精度和鲁棒性。

2.对MD-LBP算法进行改进，以解决其存在的问题，提高其在人脸识别中的性能表现。

3.推动人脸识别技术的发展，为实际生产中的人脸识别技术提供参考和支持。

五、研究进展

目前阶段，我们已经对MD-LBP算法进行了深入研究，实现了MD-LBP算法在MATLAB平台下的仿真实现。在未来的研究中，我们将进一步研究MD-LBP算法的特征描述问题，并提出一种改进方法，以进一步提高MD-LBP算法在人脸识别中的精度和鲁棒性。