基于改进LBP的单样本人脸识别算法.pdf

【人脸识别技术概述】 人脸识别是一种基于人的面部特征信息进行身份识别的生物识别技术。它通过捕捉、分析和比较人脸图像中的特征来确定个体身份。这项技术广泛应用于安全监控、门禁系统、社交媒体等领域，因其无触碰、无感知的特性而备受青睐。 【局部二值模式（LBP）】 局部二值模式（Local Binary Patterns，简称LBP）是计算机视觉领域中一种简单而有效的纹理描述符，用于提取图像的局部特征。LBP通过对像素邻域内的灰度差异进行比较，将其转化为二进制编码，从而得到具有鲁棒性和不变性的纹理表示。LBP操作通常包括以下步骤：选择一个中心像素，比较其与邻域内像素的灰度值，如果邻域像素的灰度值小于或等于中心像素，则相应位置的二进制位设置为0，否则为1，最后将所有位组合成一个二进制代码。 【改进的LBP算法】 尽管LBP在人脸识别中有不错的表现，但其对光照变化、表情变化和噪声的鲁棒性仍有待提高。为了增强LBP的性能，文章提出了一种改进的LBP算法，即结合Bernser算法的BLBP（Bernser-LBP）算法。Bernser算法是一种滤波器，可以用于图像的平滑处理，减少噪声影响。将Bernser算法与LBP结合，可以先通过Bernser滤波器优化图像质量，再应用LBP提取特征，从而提高了特征的稳定性。 【Chi平方统计方法】 在人脸识别过程中，计算两个样本之间的相似度是关键步骤。文章采用了Chi平方统计方法来衡量两个直方图的相似度。Chi平方检验是一种统计分析方法，可以度量两个分类变量的关联程度。在人脸识别中，它用于计算两个人脸图像的特征直方图之间的差异，以确定它们是否来自同一人。 【一对一匹配与阈值设定】 在人脸识别中，核实式一对一匹配策略常用于确认两幅人脸图像是否属于同一人。这种方法首先计算测试图像与每一个参考图像的相似度，然后根据预先训练得到的阈值判断是否超过特定的相似度阈值，从而决定两幅图像是否匹配。阈值的设定通常基于训练集的数据，以最大程度地减小误识别率和拒识率。 【实验结果与改进效果】 实验结果显示，改进后的BLBP算法在实际人脸图像和FERRET人脸数据库上的识别率优于原始的LBP算法。这表明改进的LBP算子具有更好的去噪能力和更高的识别精度，尤其在处理真实世界中复杂光照和噪声条件下的面部图像时。 【结论】 基于改进LBP的单样本人脸识别算法有效地解决了单样本人脸识别的挑战，通过结合Bernser算法增强了LBP的抗噪声能力，并利用Chi平方统计方法提高了匹配的准确性。该方法对于提升人脸识别系统的性能具有重要的实践意义，为实际应用提供了更可靠的解决方案。未来的研究可以进一步探索如何适应更多变的环境因素，以及如何在更大的数据集上优化和验证该算法的有效性。