人脸识别：一种简单的特征提取算法
matlab学习：人脸识别之LBP（LocalBinaryPattern）
matlab学习：⼈脸识别之LBP（LocalBinaryPattern）1.算法简介 LBP是⼀种简单，有效的纹理分类的特征提取算法。
LBP算⼦是由Ojala等⼈于1996年提出的，主要的论⽂是"Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns", pami, vol 24, no.7, July 2002。
LBP就是"local binary pattern"的缩写。
关于论⽂的讲解可参考链接 从纹理分析的⾓度来看，图像上某个像素点的纹理特征，⼤多数情况下是指这个点和周围像素点的关系，即这个点和它的邻域内点的关系。
从哪个⾓度对这种关系提取特征，就形成了不同种类的特征。
有了特征，就能根据纹理进⾏分类。
LBP构造了⼀种衡量⼀个像素点和它周围像素点的关系。
对图像中的每个像素，通过计算以其为中⼼的3*3邻域内各像素和中⼼像素的⼤⼩关系，把像素的灰度值转化为⼀个⼋位⼆进制序列。
具体计算过程如下图所⽰，对于图像的任意⼀点Ic，其LBP特征计算为，以Ic为中⼼，取与Ic相邻的8各点，按照顺时针的⽅向记为 I0,I1,...,I7；以Ic点的像素值为阈值，如果 Ii 点的像素值⼩于Ic，则 Ii 被⼆值化为0，否则为1；将⼆值化得到的0、1序列看成⼀个8位⼆进制数，将该⼆进制数转化为⼗进制就可得到Ic点处的LBP算⼦的值。
基本的LBP算⼦只局限在3*3的邻域内，对于较⼤图像⼤尺度的结构不能很好的提取需要的纹理特征，因此研究者们对LBP算⼦进⾏了扩展。
新的LBP算⼦LBP（P,R）可以计算不同半径邻域⼤⼩和不同像素点数的特征值，其中P表⽰周围像素点个数，R表⽰邻域半径，同时把原来的⽅形邻域扩展到了圆形，下图给出了四种扩展后的LBP例⼦，其中，R可以是⼩数，对于没有落到整数位置的点，根据轨道内离其最近的两个整数位置像素灰度值，利⽤双线性差值的⽅法可以计算它的灰度值。
人脸识别的技术原理
人脸识别的技术原理
人脸识别技术是一种通过对人脸进行特征提取和匹配来实现身
份识别的技术。
其原理基于人脸的唯一性和稳定性，通过摄像头采集图像，提取图像中的人脸特征，然后和事先存储的人脸特征进行匹配，最终确定身份。
人脸识别技术的核心是人脸特征提取。
常用的人脸特征提取算法包括主成分分析法（PCA）、线性判别分析法（LDA）、局部二值模式（LBP）等。
这些算法都是根据人脸的几何结构、纹理等特点进行提取。
在匹配过程中，可以采用基于特征的匹配和基于模板的匹配两种方式。
基于特征的匹配是将提取的人脸特征与数据库中的特征进行比对，计算相似度得出最佳匹配结果。
基于模板的匹配则是将提取的人脸特征与预设的人脸模板进行比对，检测是否符合预设标准。
目前，人脸识别技术已经广泛应用于安防、金融、教育等领域。
随着深度学习等技术的不断发展，人脸识别技术的准确性和精度也在不断提高，未来其应用前景将会更加广阔。
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人脸识别简单原理
人脸识别简单原理一、人脸检测人脸识别的第一步是检测图像中的人脸。
这一步需要从复杂的背景中准确找出人脸的位置。
通常，这通过使用卷积神经网络（CNN）来实现。
CNN是一种深度学习算法，擅长于处理图像数据。
通过训练，CNN可以学习到人脸的特征，从而在新的图像中准确检测出人脸。
二、特征提取在检测到人脸后，下一步是提取人脸的特征。
这些特征是区分不同人脸的关键。
常用的特征提取方法有特征脸（Eigenfaces）、fisherfaces和深度学习方法。
深度学习方法，特别是卷积神经网络（CNN），因其强大的特征学习能力，成为目前最常用的特征提取方法。
三、特征匹配在提取到人脸特征后，需要将这些特征与数据库中的人脸特征进行匹配，以识别出人脸的身份。
这一步通常使用距离度量来完成，如欧氏距离。
距离越小，表示两张人脸越相似。
当距离小于某个阈值时，可以认为两张人脸属于同一个人。
四、活体检测为了防止人脸识别系统被照片或视频攻击，活体检测是必不可少的一步。
活体检测可以通过多种方式实现，如要求用户完成特定的动作，或者使用红外相机来检测人脸的温度和纹理。
五、隐私保护人脸识别技术涉及到个人隐私，因此隐私保护是至关重要的。
这可以通过多种方式实现，如只存储人脸的特征而不是原始图像，或者使用加密技术来保护数据的安全。
人脸识别简单原理概述：人脸识别技术是一种通过分析人脸特征来自动识别个人身份的技术。
它广泛应用于安全监控、身份验证和智能交互等领域。
本文将详细阐述人脸识别的基本原理，包括人脸检测、特征提取、特征匹配等关键步骤，并讨论活体检测和隐私保护的重要性。
引言：步骤详述：1. 人脸检测① 使用卷积神经网络（CNN）进行检测卷积神经网络（CNN）是一种深度学习算法，特别适用于图像处理。
通过训练，CNN能够从复杂的背景中准确识别出人脸。
② 运用Haar特征分类器Haar特征分类器是一种基于机器学习的方法，通过训练大量正负样本，学习到人脸的典型特征，从而实现人脸检测。
LBP算法(人脸识别特征提取)
LBP算法（人脸识别特征提取）LBP（Local Binary Patterns）算法是一种用于人脸识别中的特征提取算法。
该算法能够有效地描述图像局部纹理特征，通过将图像划分为不同的区域，并计算每个区域的局部二值模式（Local Binary Pattern），从而提取出图像的纹理特征。
本文将介绍LBP算法的原理、应用以及算法的优缺点。
LBP算法的原理是基于图像局部纹理的分布统计。
算法首先将图像划分为若干个重叠的圆形区域，然后选取每个区域的中心像素点作为参考点，根据参考点和周围像素的灰度值大小关系，将周围像素的灰度值二值化。
具体而言，如果周围像素的灰度值大于或等于参考点的灰度值，则将其对应位置的二值设置为1，否则设置为0。
这样，就得到了一个局部二值模式。
对于每个局部二值模式，在其周围像素形成的二进制数中，可以计算出一个十进制的值，该值即为对应的LBP值。
然后，可以统计整个图像中不同LBP值的出现次数，以得到该图像的纹理特征向量。
为了保持LBP特征的旋转不变性，通常将计算得到的纹理特征向量进行旋转不变模式（Rotation-Invariant Patterns）的处理。
LBP算法在人脸识别中的应用非常广泛。
通过提取图像的纹理特征，LBP算法能够有效地区分人脸图像中不同的区域，从而实现人脸检测、人脸识别等任务。
与其他特征提取算法相比，LBP算法具有计算简单、计算效率高以及对光照变化、表情变化等具有较强的鲁棒性的优点。
然而，LBP算法也存在一些缺点。
首先，LBP算法提取的特征主要反映了图像的纹理信息，对于人脸的形状、结构等特征没有很好的表达能力。
其次，LBP算法对于像素点近邻选择的问题较为敏感，不同的近邻选择可能会导致特征的差异。
最后，LBP算法没有考虑像素点的空间关系，在一些图像中可能导致特征提取不准确。
为了克服这些缺点，研究人员对LBP算法进行了改进和扩展，提出了许多改进的LBP算法。
例如，Extended LBP（ELBP）算法结合了LBP算法和傅里叶描述子，融合了纹理和形状信息；Uniform LBP（ULBP）算法通过将LBP值分为不同的均匀模式，增强了特征的区分能力和鲁棒性；Multi-scale LBP（MLBP）算法在不同尺度下提取LBP特征，增强了特征的描述能力。
人脸识别系统中的特征提取算法
人脸识别系统中的特征提取算法随着科技的发展，人脸识别技术在日常生活中的使用越来越广泛。
无论是在智能手机的解锁、机场的安检、银行的身份验证等场景中都可以见到人脸识别技术的身影。
而在人脸识别系统中，特征提取算法是其中最重要的环节之一。
特征提取算法可以将人脸图像中的信息提取出来，并抽象成一个数值向量，形成对原始图像的特征描述。
这个特征向量可以用于识别和比对不同的人脸图像。
在特征提取算法中，最重要的是如何选择有效的特征点和提出稳定的特征描述。
目前，主要的人脸识别特征提取算法有三种：基于几何的算法、基于统计的算法和基于深度学习的算法。
1. 基于几何的算法基于几何的特征提取算法是人脸识别领域中最早的算法之一，其思想是通过分析人脸图像中的几何结构来提取特征。
这种算法通常会选择一些容易辨认的几何形状，如眼睛、鼻子、嘴巴等，将这些特征点进行标记，并计算特征点之间的距离、角度等数值，以此作为人脸的特征向量。
尽管基于几何的算法相对简单易懂，但它的主要问题是对于人脸的表情、姿态、光照等因素非常敏感，因此其准确性有限。
2. 基于统计的算法基于统计的特征提取算法是近年来人脸识别领域中受到广泛关注的一类算法，其主要思想是通过对训练数据集中的人脸图像进行统计分析，找到最具区分度的特征，在识别时将待识别的人脸与这些特征进行比较，从而实现识别。
其中，主成分分析（Principal Component Analysis，简称PCA）是目前最受欢迎的基于统计的特征提取算法之一。
它通过对训练数据集的协方差矩阵进行特征值分解，从而得到一组线性变换，使得变换后的数据集具有最大的方差，从而减少特征维度，达到降噪和压缩数据的效果。
然后通过PCA得到的特征向量将原始图像转化为低维的数值向量，从而提高了识别的速度和准确性。
3. 基于深度学习的算法近年来，深度学习的兴起促进了人脸识别技术的大幅提升。
基于深度学习的人脸特征提取算法是目前最先进的方法之一，它通常是通过训练大规模的神经网络，来达到对人脸图像的自动特征提取和分类。
IPD在人脸识别技术中的特征提取与分类算法
IPD在人脸识别技术中的特征提取与分类算法人脸识别技术近年来得到了广泛的应用和研究，其中特征提取与分类算法是其中的重要环节。
在人脸识别中，IPD（Inter-Pupil Distance，瞳孔间距）作为一种重要的生物特征，具有不可替代的作用。
本文将介绍IPD在人脸识别技术中的特征提取与分类算法。
一、IPD的特征提取方法在人脸识别技术中，IPD可以通过以下方法提取特征：1.传统方法传统的IPD提取方法主要利用基于像素的技术进行计算，通过图像处理的方法，获取到人脸图像中两个瞳孔的像素坐标位置，然后计算两个瞳孔之间的距离作为IPD。
这种方法简单直接，计算效率高，但对图像的质量和稳定性要求较高。
2.深度学习方法近年来，随着深度学习技术的发展，利用深度神经网络来提取IPD 特征逐渐成为主流。
通过训练人脸图像数据集，深度神经网络可以自动学习到图像中瞳孔的位置信息，从而实现IPD的自动提取。
相比传统方法，深度学习方法对图像质量的要求较低，能够适应更多场景下的应用。
二、IPD的分类算法IPD作为一种生物特征，可以作为人脸识别的分类依据。
根据IPD特征的表达和匹配方式，常用的分类算法包括以下几种：1.欧氏距离算法欧氏距离是最常用的一种距离度量方法，可以用于度量不同人脸之间的IPD距离。
通过比较不同人脸之间的IPD值，计算欧氏距离，从而进行分类判定。
2.支持向量机算法支持向量机（Support Vector Machine，SVM）是一种常用的分类算法。
利用已知的IPD特征作为训练样本，通过支持向量机的训练过程，构建分类模型，实现对未知人脸的分类预测。
3.深度神经网络算法深度神经网络在人脸识别领域有着广泛的应用。
通过利用已有的人脸图像数据集，深度神经网络可以学习到不同人脸之间的IPD特征表达方式，并通过分类器进行分类判定。
三、IPD在人脸识别中的应用IPD在人脸识别中具有广泛的应用场景，主要包括以下几个方面：1.身份认证利用IPD特征进行人脸识别，可以实现身份认证的功能。
人脸识别技术的算法模型
人脸识别技术的算法模型人脸识别技术是计算机视觉领域中的一道难题，主要任务是通过数字图像或视频中的人脸来确认其身份。
目前，该技术已经成为了许多领域的关键工具，如边境管理、视频监控、金融服务等。
其应用领域的广阔和市场潜力的巨大，让人脸识别技术受到了越来越多的关注和研究。
那么人脸识别技术的算法模型是怎样的呢？一、人脸检测模型人脸识别的第一步是人脸检测。
其目的是从背景中准确确定人脸的位置。
常用的人脸检测方法包括Haar检测器、基于区域的CNN（R-CNN）、YOLO（You Only Look Once）等。
Haar检测器是基于Haar特征的一种传统的人脸检测模型。
它先将图像分成不同的区域并计算出每个区域内的Haar特征值，再通过AdaBoost算法进行分类，最后使用级联分类器对人脸进行检测。
R-CNN是在2014年提出的一种发现物体的方式，它需要在大量图像中共同学习目标物体的检测和分类。
该方法使用了区域建议网络（RPN）来生成可能的物体位置区域，然后再对这些区域进行分类。
YOLO是一种全新的目标检测算法，其优点是速度快，准确率高且可以检测多个物体。
该模型将图像分为多个格子，并对每个格子使用卷积神经网络进行分类和回归，最后再通过非极大值抑制来排除重叠的检测框。
人脸对齐模型的目的是将检测到的人脸对齐，以便在后续的特征提取过程中提高准确性。
常见的对齐方法包括在人脸上标记关键点（即人脸特征点）和基于三维模型的人脸对准方法。
基于关键点的对齐方法目前是最常用和最有效的方法之一。
该方法通过在人脸上标记多个关键点来确定人脸的几何形状，然后将脸部旋转、缩放和平移等变换以进行对齐。
人脸特征提取是人脸识别的核心过程，这是由于人脸图像所包含的信息太多太杂，而且不同人之间的面部特点也具有很强的差异性。
人脸识别模型的目的是提取出鲁棒性、代表性和可重复性强的特征来。
常见的模型包括Eigenface、Fisherface、LBPH（Local Binary Patterns Histograms）、DeepFace、VGGFace等。
10分钟学会使用python实现人脸识别（附源码）
10分钟学会使⽤python实现⼈脸识别（附源码）⽬录前⾔⼀、⾸先⼆、接下来1.对照⼈脸获取2. 通过算法建⽴对照模型3.识别前⾔今天，我们⽤Python实现简单的⼈脸识别技术！Python⾥，简单的⼈脸识别有很多种⽅法可以实现，依赖于python胶⽔语⾔的特性，我们通过调⽤包可以快速准确的达成这⼀⽬的。
这⾥介绍的是准确性⽐较⾼的⼀种。
⼀、⾸先梳理⼀下实现⼈脸识别需要进⾏的步骤：流程⼤致如此，在此之前，要先让⼈脸被准确的找出来，也就是能准确区分⼈脸的分类器，在这⾥我们可以⽤已经训练好的分类器，⽹上种类较全，分类准确度也⽐较⾼，我们也可以节约在这⽅⾯花的时间。
既然⽤的是python，那⾃然少不了包的使⽤了，在看代码之前，我们先将整个项⽬所需要的包罗列⼀下：· CV2(Opencv)：图像识别，摄像头调⽤· os：⽂件操作· numpy：NumPy(Numerical Python) 是 Python 语⾔的⼀个扩展程序库，⽀持⼤量的维度数组与矩阵运算，此外也针对数组运算提供⼤量的数学函数库· PIL：Python Imaging Library，Python平台事实上是图像处理的标准库⼆、接下来1.对照⼈脸获取#-----获取⼈脸样本-----import cv2#调⽤笔记本内置摄像头，参数为0，如果有其他的摄像头可以调整参数为1,2cap = cv2.VideoCapture(0)#调⽤⼈脸分类器，要根据实际路径调整3face_detector = cv2.CascadeClassifier(r'X:/Users/73950/Desktop/FaceRec/haarcascade_frontalface_default.xml') #待更改#为即将录⼊的脸标记⼀个idface_id = input('\n User data input,Look at the camera and wait ...')#sampleNum⽤来计数样本数⽬count = 0while True:#从摄像头读取图⽚success,img = cap.read()#转为灰度图⽚，减少程序符合，提⾼识别度if success is True:gray = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2GRAY)else:break#检测⼈脸，将每⼀帧摄像头记录的数据带⼊OpenCv中，让Classifier判断⼈脸#其中gray为要检测的灰度图像，1.3为每次图像尺⼨减⼩的⽐例，5为minNeighborsfaces = face_detector.detectMultiScale(gray, 1.3, 5)#框选⼈脸，for循环保证⼀个能检测的实时动态视频流for (x, y, w, h) in faces:#xy为左上⾓的坐标,w为宽，h为⾼，⽤rectangle为⼈脸标记画框cv2.rectangle(img, (x, y), (x+w, y+w), (255, 0, 0))#成功框选则样本数增加count += 1#保存图像，把灰度图⽚看成⼆维数组来检测⼈脸区域#(这⾥是建⽴了data的⽂件夹，当然也可以设置为其他路径或者调⽤数据库)cv2.imwrite("data/User."+str(face_id)+'.'+str(count)+'.jpg',gray[y:y+h,x:x+w])#显⽰图⽚cv2.imshow('image',img)#保持画⾯的连续。
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利用神经网络进行识别的算法（Recognition algorithms using neural network）
利用支持向量机进行识别的算法（Recognition algorithms using svm）
一种简单的特征提取方法 ——LBP local binary patterns算法（利用支持向量机）
举个例子：
效果图：
由图中可以看出，变化后的图像和原图像相比，能更清晰的体现各典型区域 的纹理，同时又淡化了对于研究价值不大的平滑区域的特征，同时降低了特征的 维数。比较而言，Uniform模式表现的更逼真，在人脸识别和表情识别应用中， 都是采用这种模式。
特征向量
在表情识别中，最常用的是把LBP的统计柱状图作为表情图像的特征向 量。为了考虑特征的位置信息，把图像分成若干个小区域，在每个小区域里 进行直方图统计，即统计该区域内属于某一模式的数量，最后再把所有区域 的直方图一次连接到一起作为特征向量接受下一级的处理。
算法简介
从纹理分析的角度来看，图像上某个像素点的纹理特征，大多数 情况下是指这个点和周围像素点的关系，即这个点和它的邻域内点的关
系。从哪个角度对这种关系提取特征，就形成了不同种类的特征。有了
特征，就能根据纹理进行分类。LBP构造了一种衡量一个像素点和它周 围像素点的关系。
具体操作：
对图像中的每个像素，通过计算以其为中心的3*3邻域内各像素和 中心像素的大小关系，把像素的灰度值转化为一个八位二进制序列。 对于图像的任意一点Ic，其LBP特征计算为，以Ic为中心，取与Ic相 邻的8各点，按照顺时针的方向记为 I0，I1，…，I7；以Ic点的像素值为阈 值，如果 Ii 点的像素值小于Ic，则 Ii 被二值化为0，否则为1；将二值化得 到的0、1序列看成一个8位二进制数，将该二进制数转化为十进制就可得 到Ic点处的LBP算子的值。
易接受。
人脸识别的技术细节
一般来说，人脸识别系统包括图像摄取、人脸定位、图像与处理、以 及身份确认。系统输入一般是一张或者一系列含有未确定身份的人脸图
像，以及人脸数据库中的若干已知身份的人脸图象或者相应的编码，而
其输出则是一系列相似度得分，表明待识别的人脸的身份。
常用的人脸识别方法
基于人脸特征点的识别算法（Feature-based recognition algorithms） 基于整幅人脸图像的识别算法（Appearance-based recognition algorithms） 基于模板的识别算法（Template-based recognition algorithms）
优缺点总结
当光照、姿态、表情变化时，人脸的表象会产生较大变化，从而造成人
脸识别系统的性能下降，FERET测试表明，光照和姿态变化问题是当前人脸 识别系统面临的挑战，随着人脸识别研究的深入，很多研究者对光照和姿态 变化进行了专门的研究，也取得了一定的进展。
Thank you!
可以计算它的灰度值。
举个例子：
Uniform模式 定义：如果一个二进制序列看成一个圈时，0-1以及1-0的变化
出现的次数总和不超过两次，那么这个序列就是Uniform模式 ，比如， 00000000、00011110、00100001、11111111，在使用LBP表达图像纹理 时，通常只关心Uniform模式，而将所有其他的模式归到同一类中。
人脸识别：一种简单的 特征提取方法
——LBP local binary patterns算法
09012302 郭佳 09012204 徐旻昱 09012206 吴俣 09012233 蒲照丹
人脸识别的目的与意义
人脸识别是近年来模式识别、图像处理、机器视觉、神经网络以及认知科学等领域研
究的热点课题之一。
环境变化分析1： 1.光照
LBP算子利用了周围点与该点的关系对该点进行量化。量化后可以更有 效地消除光照对图像的影响。只要光照的变化不足以改变两个点像素值之间 的大小关系，那么LBP算子的值不会发生变化，所以一定程度上，基于LBP的 识别算法解决了光照变化的问题，但是当图像光照变化不均匀时，各像素间 的大小关系被破坏，对应的LBP模式也就发生了变化。
定义：人脸识别是指给定一个场景的静态图像或动态视频，利用存储有若干已知身
份的人脸图像的数据库验证和鉴别场景中单个或者多个人的身份。
应用：人脸识别在档案管理系统、安全验证系统、信用卡验证、公安系统的罪犯身
份识别、银行和海关的监控、人机交互等领域具有广阔的应用前景。与指纹识别、视网
膜识别、虹膜识别等技相比，人脸识别技术在数据采集方面手续比较简单，使用者更容
举个例子：
对LBP算子进行扩展：
新的LBP算子LBP（P，R） 可以计算不同半径邻域大小和不同像素点 数的特征值，其中P表示周围像素点个数，R表示邻域半径，同时把原来的 方形邻域扩展到了圆形，其中，R可以是小数，对于没有落到整数位置的点，
根据轨道内离其最近的两个整数位置像素灰度值，利用双线性差值的方法
环境变化分析2： 2.图像旋转：
为了让LBP具有旋转不变性，将二进制串进行旋转。 假设一开始得到的LBP特征为10010000，那么将这个二进制特征，按照 顺时针方向旋转，可以转化为00001001的形式，这样得到的LBP值是最小的。 无论图像怎么旋转，对点提取的二进制特征的最小值是不变的，用最小值作 为提取的LBP特征，这样LBP就是旋转不变的了。 当P=8时，能产生的不同的二进制特征数量是2^8个，经过上述表示， 就变为2^8/8=32个