### 多级LBP直方图序列特征的人脸识别
#### 概述
本文献介绍了一种基于多级局部二进制模式（Local Binary Pattern, LBP）直方图序列特征的人脸识别方法（Multi-Level Histogram Sequence Local Binary Pattern, M-HSLBP）。该方法结合了小波分解和LBP的优点，旨在提高人脸识别系统的准确性和鲁棒性。
#### 小波分解与局部二进制模式
- **小波分解**：是一种信号处理技术，用于分析数据的不同频率成分。它能够有效地提取图像的关键特征，并且对图像中的表情变化不敏感。通过2维小波分解，可以从不同尺度上捕获人脸图像的特征。
- **局部二进制模式 (LBP)**：是一种纹理描述算子，用于提取图像的局部纹理特征。LBP通过对像素及其邻域之间的亮度关系进行比较，得到一个二进制模式，进而构建直方图。这种方法计算简单且具有良好的旋转不变性和灰度不变性。
#### 多级LBP直方图序列特征 (M-HSLBP)
M-HSLBP方法通过以下几个步骤实现：
1. **图像预处理**：首先采用小波变换对输入的人脸图像进行多尺度分解。这一步骤可以有效去除噪声，同时保留关键的面部特征。
2. **子窗口划分**：使用多尺寸的子窗口对小波变换后的图像进行扫描。这样做可以捕捉到不同尺度上的细节特征。
3. **改进的LBP变换**：对每个子窗口内的图像应用改进的LBP算子。与传统的LBP相比，这里使用的改进版本可能考虑到了更多的邻域信息或采用了其他优化策略，以增强特征的区分能力。
4. **直方图序列构建**：对每个子窗口的LBP结果构建直方图，然后将这些直方图串联起来形成一个多级LBP直方图序列。这样既能反映局部特征又能保留全局信息。
5. **分类**：使用径向基函数网络 (Radial Basis Function Network, RBFN) 作为分类器。RBFN具有很好的泛化能力和对于大规模样本的分类能力。
#### 实验结果与分析
作者在两个常用的人脸数据库——ORL和Yale数据库上进行了实验验证。实验结果显示，提出的M-HSLBP方法能够达到超过98%的识别准确率，明显优于传统的识别方法。此外，该方法还具有更快的处理速度。
#### 结论
多级LBP直方图序列特征的人脸识别方法结合了小波分解的优势和改进LBP的鲁棒性，能够有效地应对不同光照条件、表情变化等因素的影响。通过构建多级直方图序列，既保留了局部细节特征，又融合了全局信息，使得分类器能够在保持较高识别精度的同时具备较好的泛化能力。未来的研究可以进一步探索如何优化子窗口的选择策略以及LBP的参数设置，以提高系统的性能。
