1、局部二值模式（LBP）是一種在圖像鄰域內(nèi)度量和提取局部紋理特征信息的描述方法，具有計(jì)算簡(jiǎn)單、對(duì)均勻光照不敏感等優(yōu)點(diǎn)，已被廣泛應(yīng)用于人臉特征描述與識(shí)別。但在實(shí)際應(yīng)用場(chǎng)景中，存在非均勻光照、噪聲以及人臉被部分遮擋等圖像質(zhì)量退化情況，傳統(tǒng)的 LBP特征提取方法不能滿足人臉跟蹤及識(shí)別等應(yīng)用需求。本論文以人臉跟蹤與識(shí)別的實(shí)際應(yīng)用需求為牽引，致力于利用 LBP特征提取原理，構(gòu)造新的具有抗非均勻光照、噪聲及部分遮擋影響的人臉局部紋理提取方法，并應(yīng)用于

2、人臉跟蹤和人臉識(shí)別，以進(jìn)一步提高跟蹤和識(shí)別的準(zhǔn)確性和魯棒性。
　　本研究主要內(nèi)容包括：⑴針對(duì)LBP特征對(duì)非均勻光照敏感的問(wèn)題，提出了一種自適應(yīng)閾值的局部相對(duì)差分二值模式人臉光照不變描述算子(LRDBPAT)。該算子在相對(duì)差分圖像基礎(chǔ)上，采用自適應(yīng)閾值局部二值模式提取局部紋理特征。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算子應(yīng)用于非均勻光照人臉局部紋理特征提取具有較好的魯棒性。⑵針對(duì)LBP特征不能提取局部紋理特征宏模式信息、對(duì)噪聲敏感的缺陷，通過(guò)結(jié)合模

3、擬視網(wǎng)膜采樣結(jié)構(gòu)(Patch to Pixel，PTP)和中心對(duì)稱局部相對(duì)差分二值模式，實(shí)現(xiàn)了對(duì)人臉圖像局部紋理的微模式和宏模式特征信息的有效捕捉，從而提出了一種模擬視網(wǎng)膜采樣結(jié)構(gòu)的中心對(duì)稱局部相對(duì)差分二值模式紋理特征提取算子(PTP-CSLRDBPAT)。對(duì)比實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算子具有抗噪性能的同時(shí)，還保持了光照魯棒性。⑶針對(duì)傳統(tǒng)針均值漂移人臉跟蹤算法僅依賴RGB顏色模型提取人臉特征，在光照變化明顯以及人臉與背景顏色相似時(shí)，易導(dǎo)致跟蹤丟

4、失的問(wèn)題，提出了一種 RGB顏色模型與PTP_CSLRDBPAT紋理特征相結(jié)合的均值漂移人臉跟蹤算法，實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法在光照變化明顯以及人臉與背景顏色相似時(shí)，具有較好的人臉跟蹤準(zhǔn)確性和魯棒性。⑷針對(duì)人臉圖像存在部分遮擋情況時(shí)易導(dǎo)致識(shí)別準(zhǔn)確性下降的問(wèn)題，提出了一種單演濾波變換域局部紋理特征的人臉識(shí)別方法。該方法首先運(yùn)用單演濾波變換方法提取人臉單演幅值信息、相位信息和方向信息；隨后，對(duì)其單演幅值信息采用PTP_CSLRDBPAT算子提取