[发明专利]基于改进局部二值模式的人脸识别方法

摘要

本发明涉及一种基于改进局部二值模式的人脸识别方法，拍摄人脸图片，采用人脸检测算法进行人脸检测，并进行裁剪；对得到的人脸图像，获取特征点的坐标，根据坐标对人脸图像进行处理，得到人脸的正脸图片，并分成训练集和测试集；采用基于4进制的近邻LBP算法计算对应参数；采用基于4进制的近邻LBP算法计算测试集与训练集中图片的特征值，在测试集中任意选取一张图片，并计算其特征向量与训练集中所有图片特征向量的欧氏距离，选取欧氏距离最小的训练样本作为此待测样本的识别结果，并与其标签进行比较，计算识别率，输出识别结果。本发明提出的方法能更好地反映图形的纹理特征，提高人脸识别的准确率。

主权项

1.一种基于改进局部二值模式的人脸识别方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：拍摄人脸图片，采用人脸检测算法进行人脸检测；检测到人脸后对该区域进行裁剪，将裁剪后的图片保存下来，作为人脸图像传入下一步进行处理；步骤S2：对第一步得到的人脸图像，进行特征点的检测，获取特征点的坐标，根据坐标对人脸图像进行平移、缩放以及旋转处理，得到一组人脸的正脸图片，并分成训练集和测试集；步骤S3：对于训练集和测试集中的任意一张人脸图片，采用基于4进制的近邻LBP算法进行计算，包括：计算邻域点的像素值、邻域像素点与中心像素点的比较、相邻邻域像素点之间的比较以及计算中心点LBP特征值；步骤S4：分别采用基于4进制的近邻LBP算法计算测试集与训练集中图片的特征值，同时计算训练集图片和测试集图片的特征向量；在测试集中任意选取一张图片，并计算其特征向量与训练集中所有图片特征向量的欧氏距离，选取欧氏距离最小的训练样本作为此待测样本的识别结果，并与其标签进行比较，计算识别率，输出识别结果。