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局部二值模式(LBP)算法是人脸识别领域中的经典算法,能够捕捉局部的细节特征,但其鲁棒性和识别率易受外部环境变化的影响。文章深入研究了LBP算法,从LBP算子、直方图特征提取对传统LBP算法进行改进,并结合LIOP编码方法,进一步提出了增强局部量化模式(ELQP)的人脸识别算法。实验结果表明,改进的LBP算法具有更高的识别率和较强的鲁棒性。
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基于改进的基于改进的LBP人脸识别算法的研究人脸识别算法的研究
局部二值模式(LBP)算法是人脸识别领域中的经典算法,能够捕捉局部的细节特征,但其鲁棒性和识别率易受外部
环境变化的影响。文章深入研究了LBP算法,从LBP算子、直方图特征提取对传统LBP算法进行改进,并结合
LIOP编码方法,进一步提出了增强局部量化模式(ELQP)的人脸识别算法。实验结果表明,改进的LBP算法具
有更高的识别率和较强的鲁棒性。
顼聪,陶永鹏
(大连外国语大学 软件学院, 辽宁 大连 116044)
摘要:摘要:局部二值模式(LBP)算法是
关键词:关键词:
中图分类号:中图分类号:TP391文献标识码:ADOI: 10.19358/j.issn.16747720.2016.23.005
引用格式:引用格式:顼聪,陶永鹏. 基于改进的LBP人脸识别算法的研究[J].微型机与应用,2016,35(23):18-20,27.
0引言引言
人脸识别,特指利用分析比较人脸视觉特征信息进行身份鉴别的计算机技术。研究人脸识别重点在于对核心算法的研究,
通过算法的改进使识别结果具有实用化的识别率和识别速度。当前人脸识别领域中,主要有以下核心算法研究[1]:(1)
通过积分方式进行欧式距离表示,形成的基于几何特征的算法,例如MIT的Brunelli和Poggio科研团队。(2)利用模板匹配算法
进行人脸特征提取(如眉毛、眼睛轮廓的特征提取),例如Harvard大学SmithKettlewell眼睛研究中心。然而目前面临的主要
问题是外界环境的不断变化对人脸识别产生了巨大影响,加大了识别的难度。如何提出新算法或改进原有的算法进行有效的人
脸特征提取是目前人脸识别技术研究的重点。
早期的研究提出了Eigenface方法[2],主要是利用主成分分析(PCA)进行人脸特征提取,形成特征脸,因为初步提
取的描述人脸外在变化的特征脸维度较高,所以要进行降维处理。在此基础上进一步提出了Fisherface[3]方法,先应用
PCA对特征向量进行降维,然后使用线性判别分析(LDA)使特征的类内差异减小并增大类间差异。但是这些基于全局特征的方
法对于表情、光照、遮挡这些变化十分敏感,于是基于局部特征的人脸算法逐渐成为新的研究热点。
1LBP的算法的改进的算法的改进
1.1LBP理论理论
局部二值模式(LBP)算法是一种典型的基于局部特征的识别算法[4]。LBP局部二值模式是一种基于灰度值比较的局部纹
理结构表示方法,与灰度特征相比表示能力更强。它对于边缘、角点和平滑变化的图像区域都能良好地表示出来。对于任意图
像I来说,LBP通过比较中心像素点和邻域像素点的值来对图像进行重编码,其定义如下:
其中φ(x)为阈值化函数,只有当x的值大于等于0时函数值为1,否则函数值为0;n代表LBP编码总的邻域点数;k表示第k
个邻域点;c代表中心像素点。
LBP算法计算方法简单,不涉及到复杂的运算,但是本身存在两个缺陷:
第一,随着LBP的邻域点数量增加,LBP的主模数量会成指数形式增加。
第二,LBP编码虽然有一定的灰度不变性和旋转不变性,但是对姿态变化和光照变化等外界环境依然不够鲁棒。
1.2LBP
算子的改进算子的改进
对于LBP算法的改进,目的是克服原有算法的不足,提高在复杂外界环境下人脸的识别率。
由于基于局部特征提取框架主要分为三个部分,因此主要的改进方向有:图像滤波、模式采样、模式编码三个。
1.2.1图像滤波上的改进
在不同的光照环境下得到的人脸图像存在显著的差异,为了消除这种差异需要对图片进行预处理。具体来说就是对于图像
I使用滤波核w进行滤波处理,得到图像f(I),然后对f(I)进行LBP编码。增强图像细节。
1.2.2模式采样的改进
LBP方法只使用了邻域点与中心像素点的大小关系,没有利用上邻域点之间的大小关系,而且对于邻域点之间的权重是相
等的。因此如何利用邻域点之间的大小关系进行编码是重点解决的关键技术问题。考虑到局部序数模式算法可以对邻域点按照
一定的关系排序,因此本文采用该算法去改善模式的编码。
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