局部二值模式算法及其人臉識(shí)別應(yīng)用

李聞　劉陶唐

摘 要：針對(duì)目前人臉識(shí)別的局部二值模式 （Local binary pattern， LBP） ，本文根據(jù)算法介紹了相關(guān)的理論基礎(chǔ)及其表現(xiàn)出來(lái)的應(yīng)用價(jià)值。首先 ，本文簡(jiǎn)單說(shuō)明了局部二值模式在圖像處理和人臉識(shí)別方向上的應(yīng)用；其次，分析說(shuō)明了LBP方法的閾值操作方法和算法的基本原理； 最后，簡(jiǎn)要闡述了基于LBP方法改進(jìn)算法CS-LBP并說(shuō)明了有關(guān)于算法的優(yōu)勢(shì)、不足及未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。

關(guān)鍵詞：局部二值模式；LBP；人臉識(shí)別

文章編號(hào)：1004-7026（2017）18-0125-01 中國(guó)圖書分類號(hào)：TP391.41 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

1 引言

紋理特征是圖像處理中研究的重要技術(shù)指標(biāo)之一。經(jīng)過(guò)研究人員的進(jìn)一步研究和發(fā)現(xiàn)，相關(guān)成果層出不窮。其中Ojala[1]在之前研究成果的基礎(chǔ)上，提出了局部二值模式（LBP）[2]算法，進(jìn)一步弱化了光照對(duì)圖像識(shí)別的影響，更加準(zhǔn)確的提取了圖像的紋理特征，因此Ojala提出的LBP算法在紋理特征提取和人臉識(shí)別方向有廣泛的應(yīng)用。經(jīng)過(guò)研究者的進(jìn)一步分析發(fā)現(xiàn)，二階微分可以提取更為豐富的紋理特征，同時(shí)對(duì)光線不敏感等特征，本文也闡述了有關(guān)于中心對(duì)稱二值模式（CS-LBP）[3]和其在圖像處理方面的應(yīng)用。

2 LBP和CS-LBP簡(jiǎn)介

2.1 LBP算法

Local Binary Pattern（LBP）稱為局部二值模式，這是一種用來(lái)描述圖像的局部特征的算子[4]，可直接對(duì)圖像進(jìn)行紋理特征提取。

LBP算法將算子定義為在3×3的區(qū)域內(nèi)，以窗口中心像素C為閾值，也就是中心像素點(diǎn)，將相鄰的8個(gè)像素的灰度值與中心像素點(diǎn)進(jìn)行比較，若中心像素周圍的像素值fp大于中心的像素值fc，則該像素點(diǎn)被編碼為1，否則該像素點(diǎn)編碼為0。

反應(yīng)紋理特征的區(qū)域如果中心像素為50，八鄰域像素分別為60，70，80，90，47，48，49，49，那么其二進(jìn)制值為11110000，轉(zhuǎn)換成十進(jìn)制的二進(jìn)制LBP為240。

通過(guò)對(duì)LBP算法的分析可知，該算法只考慮到了中心像素點(diǎn)和其八鄰域像素的大小關(guān)系，這種方提取的圖像特征是不完整的。

2.2 CS-LBP算法

根據(jù)上述描述可知，LBP算法只針對(duì)于中心像素和八鄰域內(nèi)的像素比較大小，并沒(méi)有考慮到圖像像素點(diǎn)的中心對(duì)稱性。所以這種算法，只描述了八鄰域內(nèi)像素與中心像素的關(guān)系，忽略了八鄰域像素與像素間的關(guān)系。因此，研究人員提出了CS-LBP算法

傳統(tǒng)的LBP算法，沒(méi)有涉及到圖像像素的中心對(duì)稱性，它只是將鄰域像素值與中心像素值做比較，而忽略了鄰域像素值之間存在的關(guān)系，因此研究者們提出了CS-LBP算法來(lái)補(bǔ)充這方面的不足，CS-LBP算法縮短了計(jì)算時(shí)間，大大提高了識(shí)別速率。

結(jié)束語(yǔ) 通過(guò)多年的研究表明，局部二值模式這種算法的計(jì)算原理相對(duì)簡(jiǎn)單，同時(shí)復(fù)雜度也不高，針對(duì)于光照變化有很好的魯棒性。綜上所示，局部二值模式在圖像處理人臉識(shí)別領(lǐng)域有了廣泛的應(yīng)用，比如人臉匹配、指紋匹配、車牌識(shí)別、生物醫(yī)學(xué)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)領(lǐng)域。

參考文獻(xiàn)：

[1]T.Ojala，M Pietikinen，and D.Harwood.A comparative study of texture measures with classification based on featured istribution[J].Pattern Recognition，1996，29（1）：51-59.

[2]譚文明，李斌，張文聰.基于中心對(duì)稱局部二值模式的背景建模方法研究[N].中國(guó)科學(xué)技術(shù)大學(xué)學(xué)報(bào)，2010，40（11）.

[3]李聞，陳熙，劉增力，黃青松.基于LBP與CS-LDP自適應(yīng)特征融合的人臉識(shí)別[J].陜西師范大學(xué)學(xué)報(bào)（自然科學(xué)版），2015，43（04）：48-53.[2017-08-27].DOI：10.15983/j.cnki.jsnu.2015.04.245

[4]劉毅，黃兵，孫懷江，等.結(jié)合CS-LBP紋理特征的快速圖割算法[J].計(jì)算機(jī)科學(xué)，2013，40（5）：300-302.