LBPH算法在人脸识别中的应用

一、LBPH算法原理

LBPH（Local Binary Pattern Histogram）算法是一种基于纹理描述的图像特征提取算法，它与传统方法相比有很大的优势。LBPH算法的原理很简单，它首先将图像划分为若干个像素块，然后对每个像素块进行LBP（Local Binary Pattern）编码，最后统计每个像素块的LBP值出现次数，得到图像的LBPH直方图表示图像特征。

LBPH算法的主要优势在于它对光照的不变性、对遮挡的鲁棒性、对噪声的鲁棒性。这些优势使得LBPH算法成为了人脸识别领域中非常重要的算法之一。

二、LBP算法

LBP算法是一种用来描述图像纹理的局部特征算法，它对每个像素点的邻域像素进行二进制编码，将其转化为二进制数，然后用该二进制数转化为十进制数作为该像素点的特征值。主要流程如下：

• 将像素邻域中的像素值与中心像素值比较，生成01串。
• 以中心像素值为二进制位，将01串转化为十进制。
• 将中心像素点的特征值替换为转化得到的十进制数。

void LBP(const Mat src, Mat &dst)
{
    for (int i = 1; i < src.rows - 1; i++) {
        for (int j = 1; j < src.cols - 1; j++) {
            uchar &center = src.at(i, j);
            int code = 0;
            code |= (src.at
   (i - 1, j - 1) >= center) << 7;
            code |= (src.at
    (i - 1, j) >= center) << 6;
            code |= (src.at
     (i - 1, j + 1) >= center) << 5;
            code |= (src.at
      (i, j + 1) >= center) << 4;
            code |= (src.at
       
        (i + 1, j + 1) >= center) << 3; code |= (src.at
        
         (i + 1, j) >= center) << 2; code |= (src.at
         
          (i + 1, j - 1) >= center) << 1; code |= (src.at
          
           (i, j - 1) >= center) << 0; dst.at
           
            (i - 1, j - 1) = code; } } }
           
          
         
        
       
      
     
    
   
  

三、LBPH算法精度

相比于LBP算法，LBPH算法不仅仅是每个像素点的LBP值，而是每个像素块的LBP值。这种做法对光照变化的不变性和对噪声的鲁棒性都有了很大的提升。

在使用LBPH算法进行人脸识别时，可以使用KNN（K-Nearest Neighbor）算法对图像进行分类。实验证明，LBPH算法在人脸识别领域中，取得了非常好的识别率，尤其是在对光照变化、遮挡以及噪声的情况下，其优势更加明显。

四、LBPH算法缺点

LBPH算法的一个缺点在于计算速度较慢，因为它需要对每个像素块进行LBP编码，并统计其出现次数。另一个缺点在于训练数据的数量对识别率有非常大的影响。当训练数据中不包含足够多的样本时，识别率会下降。

五、LBPH算法的优缺点

从以上分析可以看出，LBPH算法有其明显的优点和缺点：

• 优点：鲁棒性好，对光照变化、遮挡以及噪声有较好的适应性，识别率高。
• 缺点：计算速度较慢，训练数据数量影响识别率。

六、LBPH算法计算公式

LBPH算法的计算公式如下：

for each block in image do:
  for each pixel in block do:
    compute LBP value of pixel around that pixel
  end for
  compute histogram from LBP values of block pixels
end for

其中，计算LBP值的函数实现如上文的LBP算法中所示。统计LBP值出现次数的过程可以使用直方图实现。

七、代码示例

下面是使用C++语言和OpenCV库实现LBPH算法对人脸识别的代码示例：

Ptr recognizer = LBPHFaceRecognizer::create();
vector
    images;
vector
     labels;
// 从数据库中加载人脸图片和对应的标签
get_images_and_labels(images, labels);
// 训练分类器
recognizer->train(images, labels);
// 进行预测
Mat test_image = imread("test.jpg", IMREAD_GRAYSCALE);
int label = recognizer->predict(test_image);

    
   
  

以上代码中，LBPHFaceRecognizer是OpenCV库中专门用于LBPH算法人脸识别的类，get_images_and_labels函数用于从数据库中加载人脸图片和标签，train函数用于训练分类器，predict函数用于进行预测。

结语

LBPH算法是一种基于纹理描述的图像特征提取算法，它在人脸识别领域中具有优秀的性能，特别是在对光照变化、遮挡以及噪声的情况下，其优势更加明显。但其计算速度较慢，训练数据数量对识别率有较大的影响。希望本文可以对读者了解和使用LBPH算法有所帮助。