人脸方法识别技术研究

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人脸方法识别技术研究

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人脸方法识别技术研究

近年来，随着计算机视觉技术的快速发展，人脸识别已成为生物特征识别领域的重要研究方向。本文探讨了一种结合局部三值模式特征（Local Ternary Pattern, LTP）和基于距离变换的相似度度量（Distance Transform-based Similarity Metric）的创新方法。

LTP特征是一种改进的局部纹理描述符，通过将像素邻域与中心像素的差值划分为三个区间（正、负、零），增强了传统LBP对光照变化的鲁棒性。该方法首先对输入人脸图像进行分块处理，提取每个子区域的LTP直方图特征，构建多尺度的人脸表征。

距离变换则用于优化特征匹配阶段的相似度计算。通过将LTP特征图转换为距离映射，该方法能够有效捕捉局部特征的几何分布信息。在匹配时，结合加权距离变换相似性度量，既考虑了局部纹理模式的统计特性，又保留了关键特征点的空间结构关系。

实验表明，这种混合策略在ORL、Yale等标准人脸库上取得了优于传统方法的识别率。特别是在存在光照变化、表情变化等挑战性场景下，距离变换的引入显著提升了系统的判别能力。未来工作可探索更精细的LTP阈值选择策略，以及深度学习框架下的距离度量学习优化方向。