文档介绍：分类号：TP391
10710-2014124010
硕 士 学 位 论 文
基于局部图结构与韦伯局部描述符的人脸识别
技术研究
倪策
导师姓名职称 高涛 副教授
申请学位级别 工学硕士 学科专业名称 信息与通信工程
论文提交日期 2017 年 4 月 6 日 论文答辩日期 2017 年 6 月 10 日
学位授予单位 长安大学
Research on face recognition based on local graph
structure and Weber local descriptor
A Thesis Submitted for the Degree of Master
Candidate：Ni Ce
Supervisor：Associate Prof. Gao Tao
Chang’an University, Xi’an, China
摘 要
目前人脸识别技术己经取得了长足的发展，一些商业性的人脸识别系统逐渐进入市
场，但其对应用条件的限制相当严格，在非约束场景下，很容易受到光照、姿态及局部
遮挡等因素变化的影响，导致其识别性能的下降。
针对此问题，本文从人脸特征提取的角度出发，在对现有算法进行研究分析的基础
上，充分利用韦伯算子（WLD）与局部图结构（LGS）在人脸特征提取中的优势，重点
研究了如何对其进行改进以提取出对光照、姿态及局部遮挡等更具鲁棒性的人脸特征，
同时提出了一种基于韦伯局部图结构的人脸特征提取方法（WLGS），并通过实验对其
性能进行了验证。本文的主要工作和创新点如下：
（1）针对各向同性 WLD 算子在具有方向性差异的场合中局部纹理区分能力不足的
问题，通过引入角度参量和尺度参量，提出并建立了一种各向异性的 WLD 算子，从而
解决了各向同性 WLD 算子局部窗内的灰度变化信息没有充分体现的问题。
（2）针对 LGS 算子结构上存在着不对称性，并且包含了邻域像素之间的冗余信息
的问题。通过改进 LGS 算子左右邻域内不相等的像素数量，提出并建立了一种对称性
的 LGS 算子，从而构建了一种更为均衡的提取像素邻域间纹理信息的方式。
（3）WLD 算子主要包括差分激励和梯度方向两个组成部分。在其基础上用各向异
性WLD差分激励和对称性 LGS 算子分别替换原始WLD算子中的差分激励和梯度方向，
提出了一种基于韦伯局部图结构的新算子（WLGS），它是对 WLD 算子的一种改进，
能够在图像中提取出更多的纹理细节和多个方向梯度信息，更好的描述人脸结构。
本文通过在 CMUPIE、YALE、FERET