人脸识别经典算法二：LBP方法

与第一篇博文特征脸方法不同，LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是提取局部特征作为判别依据的。LBP方法显著的优点是对光照不敏感，但是依然没有解决姿态和表情的问题。不过相比于特征脸方法，LBP的识别率已经有了很大的提升。在[1]的文章里，有些人脸库的识别率已经达到了98%+。

1、LBP特征提取

最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的，以邻域中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3x3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数（通常转换为十进制数即LBP码，共256种），即得到该邻域中心像素点的LBP值，并用这个值来反映该区域的纹理信息。如下图所示：

用比较正式的公式来定义的话：

其中代表3x3邻域的中心元素，它的像素值为ic，ip代表邻域内其他像素的值。s(x)是符号函数，定义如下：

LBP的改进版本

（1）圆形LBP算子

基本的 LBP算子的最大缺陷在于它只覆盖了一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要。为了适应不同尺度的纹理特征，并达到灰度和旋转不变性的要求，Ojala等对 LBP 算子进行了改进，将 3×3邻域扩展到任意邻域，并用圆形邻域代替了正方形邻域，改进后的 LBP 算子允许在半径为 R 的圆形邻域内有任意多个像素点。从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子。比如下图定了一个5x5的邻域：

上图内有八个黑色的采样点，每个采样点的值可以通过下式计算：

其中为邻域中心点，为某个采样点。通过上式可以计算任意个采样点的坐标，但是计算得到的坐标未必完全是整数，所以可以通过双线性插值来得到该采样点的像素值：

（2）LBP等价模式

一个LBP算子可以产生不同的二进制模式，对于半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子将会产生2^P种模式。很显然，随着邻域集内采样点数的增加，二进制模式的种类是急剧增加的。例如：5×5邻域内20个采样点，有2²⁰＝1,048,576种二进制模式。如此多的二值模式无论对于纹理的提取还是对于纹理的识别、分类及信息的存取都是不利的。同时，过多的模式种类对于纹理的表达是不利的。例如，将LBP算子用于纹理分类或人脸识别时，常采用LBP模式的统计直方图来表达图像的信息，而较多的模式种类将使得数据量过大，且直方图过于稀疏。因此，需要对原始的LBP模式进行降维，使得数据量减少的情况下能最好的代表图像的信息。

为了解决二进制模式过多的问题，提高统计性，Ojala提出了采用一种“等价模式”（Uniform Pattern）来对LBP算子的模式种类进行降维。Ojala等认为，在实际图像中，绝大多数LBP模式最多只包含两次从1到0或从0到1的跳变。因此，Ojala将“等价模式”定义为：当某个LBP所对应的循环二进制数从0到1或从1到0最多有两次跳变时，该LBP所对应的二进制就称为一个等价模式类。如00000000（0次跳变），00000111（只含一次从0到1的跳变），10001111（先由1跳到0，再由0跳到1，共两次跳变）都是等价模式类。除等价模式类以外的模式都归为另一类，称为混合模式类，例如10010111（共四次跳变）。比如下图给出了几种等价模式的示意图。

通过这样的改进，二进制模式的种类大大减少，而不会丢失任何信息。模式数量由原来的2^P种减少为 P ( P-1)+2种，其中P表示邻域集内的采样点数。对于3×3邻域内8个采样点来说，二进制模式由原始的256种减少为58种，这使得特征向量的维数更少，并且可以减少高频噪声带来的影响。这几段摘自[2]。

通过上述方法，每个像素都会根据邻域信息得到一个LBP值，如果以图像的形式显示出来可以得到下图，明显LBP对光照有较强的鲁棒性。

2、LBP特征匹配

如果将以上得到的LBP值直接用于人脸识别，其实和不提取LBP特征没什么区别，会造成计算量准确率等一系列问题。文献[1]中，将一副人脸图像分为7x7的子区域（如下图），并在子区域内根据LBP值统计其直方图，以直方图作为其判别特征。这样做的好处是在一定范围内避免图像没完全对准的情况，同时也对LBP特征做了降维处理。