基于LBP和SVM的人脸检测

来源：计算机技术与发展杂志2017年第09期北京时间：

作者：翟社平;李炀;马蒙雨;高山

摘要：人脸检测作为机器视觉研究的重要内容,在视频监控、安防等领域具有广泛的用途,是人脸识别技术的必备条件.针对复杂背景、光照不均匀等外部条件对人脸检测的影响,提出了基于局部二元模式(LBP)和支持向量机(SVM)的人脸检测算法.其中LBP是一种用来描述图像局部纹理特征的算子,具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点,其最主要的属性是对光照变化造成的灰度变化具有很好的鲁棒性.该算法使用LBP提取图像的特征值,并对提取到的LBP特征值使用SVM算法构建的分类器进行分类.实验结果表明,基于LBP和SVM的人脸检测算法具有很好的检测效果,不仅较好地解决了光照和复杂背景等外部条件对人脸检测的影响,而且明显提高了人脸检测的准确率,准确率可达到94％以上.

关键词：人脸检测;局部二元模式;支持向量机;特征提取;人脸识别