改进LBP的人脸识别算法研究毕业论文
改进LBP的人脸识别算法研究毕业论文
目录
摘要................................................................... - 1 - ABSTRACT................................................................. - 1 - 第一章绪论............................................................. - 3 - 第一节课题的研究背景及意义.......................................... - 3 -
一、生物识别技术................................................ - 3 -
二、生物识别的过程.............................................. - 4 -
第二节人脸识别技术概况.............................................. - 5 -
一、人脸识别技术国外现状........................................ - 5 -
二、人脸识别的难点和研究意义.................................... - 6 -
第三节人脸识别算法分类.............................................. - 6 - 第四节本文的研究容及组织............................................ - 7 -
一、本文主要研究容.............................................. - 7 -
二、本文组织安排................................................ - 8 - 第二章 LBP 算子基本原理及应用............................................ - 9 - 第一节LBP 算子概述.................................................. - 9 -
一、纹理概述.................................................... - 9 -
二、 LBP 算子.................................................... - 9 -
第二节 LBP 的特点................................................... - 11 - 第三节 LBP 算子的发展和演化......................................... - 12 -
一、 LGBP ....................................................... - 12 -
二、 LTP ........................................................ - 13 -
第四节小结......................................................... - 14 - 第三章LMCP 方法........................................................ - 15 - 第一节LBP方法的缺点............................................... - 15 - 第二节获取LMCP特征................................................ - 15 - 第三节将LMCP特征用于人脸识别...................................... - 16 - 弄的和你上面的目录一样你的重点是这
个不是LBP
第四节图像与处理................................................... - 17 - 第四章实验与结果分析................................................... - 19 - 第一节引言......................................................... - 19 - 第二节人脸库....................................................... - 19 - 第三节实验环境,步驟及参数设置...................................... - 20 -
一、实验环境................................................... - 20 -
二、实验方法................................................... - 21 -
第四节实验......................................................... - 21 -
一、基于Yale人脸库的实验...................................... - 21 -
二、基于ORL人脸库的实验....................................... - 23 -
第五节结果与分析................................................... - 24 - 第五章总结与致谢....................................................... - 24 -
第一章绪论
第一节课题的研究背景及意义
一、生物识别技术
身份鉴定是人类社会日常生活中的基本活动之一，人们几乎每时每刻都需要证明自己的身份。而随着计算机及网络技术的高速发展，电子商务、网上银行、公共安全等领域的信息安全显示出前所未有的重要性，个人身份鉴定是保证系统安全的必要前提。关于个人身份鉴定的问题可以分为两类：认证(Verification)和辨识(Identification)[1]。“认证”指的是验证用户是否为他所声明的身份，“辨识”指的是确定当前用户的身份。传统的个人身份鉴定的方法主要依靠信物(如各种证件、钥匙、磁卡等)或身份标识信息(如口令和密码)，信物携带不便且容易丢失、被盗、损坏；身份标识信息容易遗忘、被他人窃取或破解；更为严重的是传统身份认证方法往往无法区分信物或身份标识信息真正的拥有者和冒充者。一旦他人获得信物或身份标识信息就具有与拥有者相同的权力，使真正拥有者的利益受到威胁。显然，这些致命的缺点使得传统的身份鉴定方法已经完全不能满足现代社会的要求，于是人们亟需寻找一种更方便、更可靠、更安全的身份验证方式。生
物识别技术正是在这样的需求下应运而生的。
生物特征识别[2]，是指利用人体所固有的且能够唯一标识其身份生理特征或行为特征来进行个人身份认证的一种技术。人体所固有的生物特征有许多，一般认为，能够用来认证身份的生物特征应该具有以下的特性：
①普遍性：每个正常人都应该具有这种特征；1
②惟一性：不同的人应该具有各不相同的特征；
③可采集性：所选择的特征可以定量测量；
④稳定性：所选择的特征至少在一段较长的时间是不变的，并且特征的采
集不随条件、环境的变化而变化。
⑤安全性：用欺诈的方法骗过系统的难易程度；
⑥理论依据：是否具有相关的、可信的研究背景作为技术支持；
当然，在应用过程中，还要考虑其他的实际因素，比如：识别精度、识别速度、对人体无伤害、可接受性、隐私保护等等。目前，用于身份认证的生物特征可分为两类：生理特征和行为特征。生理特征与生俱来，多为先天性的，包括指纹、掌纹、手形、脸型、虹膜、视网膜、耳廓、DNA(脱氧核糖核酸)等；行为特征则是习惯使然，多为后天性的，包括笔迹、话音、步态、击键动作等。这些特征都在一定程度上是“人人拥有、人各不同、长期不变”的，都能反映个体特点，并与个体的身份一一对应，从而可以用来验证个体身份的真伪。基于这些特征，人们发展了指纹识别、面部识别、发音识别等多种生物识别技术。与传统的身份验证方法相比，生物特征识别突出的优势表现在生物特征是人类自身拥有的，不会丢失、不易伪造和假冒，也不会像持有的信物那样容易被窃取或转移，从而具有更高的可靠性、安全性和可用性。因而，人们对生物特征识别技术寄予厚望，期望能够籍此技术来应对现行系统安全所面临的挑战。
二、生物识别的过程
一个优秀的生物识别系统要求能实时迅速有效地完成其识别过程。一般来说，生物识别系统都包括如下几个处理过程：
1、采集样本
很显然，在我们通过生物识别验证个人身份之前，首先要捕捉选择好的生物学特征的样本。这个样本就成为生物识别的模板，以后验证时取得的新样本要以原始模板为参考进行比较，通常要取多份样品以得到有代表性的模板。取样的过程和结果对于生物识别成功与否至关重要。对于不同的生物识别技术，取样的原理和方法是不同的。例如，面孔识别系统通过分析脸部特征的唯一形状、模式和位置来辩识人。声音识别是对基于生理学和行为特征的说话者嗓音和语言学模式的运用。它与语言识别的不同在于这项技术不对说出的词语本身进行辩识，而是
1
通过分析语音的唯一特性，例如发音的频率，来识别出说话的人。签名识别是建立在签名时的力度上的。它分析的是笔的移动，例如加速度、压力、方向以及笔划的长度，而非签名的图像本身。签名识别的关键在于区分出不同的签名部分，有些是习惯性的，而另一些在每次签名时都不同。
2、储存模板
取样之后，模板要经过加密储存起来。模板的储存可以有以下几种选择：
①存放在生物识别阅读设备里。
②存放在远程中央数据库里。这种方法适用于安全的网络环境里，而且要有足够的运行速度。
③存放在便携物里，如智能卡。这是一个很吸引人的想法。因为它不需要另行储存模板，用户可以携带自己的模板在任意设备上使用。但是，如果用户丢失或损坏了智能卡，他就必须重新输入数据。另一个要考虑的是成本和系统复杂性问题，因为要集成的东西很多。
3、身份验证
验证过程是这样的，用户通过某种设备输入其生物学特征，提出身份鉴定请求，输入的特征与模板比较后得出匹配或不匹配的结果除了告诉用户外，这一过程还被记录下来存在本地或远程主机上。在有
些系统中，参考用的模板是随着每一次有效的交易过程而动态更新的。这样可以使系统适应由客观因素造成的微小变化，如用户年龄增长、机器磨损等。
第二节人脸识别技术概况
在不同的生物特征识别方法中，人脸识别(Automatic Face Recognition)有其自身特殊的优势，因而在生物识别中有着重要的地位。与其它生物识别技术相比较，人脸识别具有：
非侵扰性。人脸识别无需干扰人们的正常行为就能较好地达到识别效果，无需担心被识别者是否愿意将手放在指纹采集设备上，他们的眼睛是否能够对准虹膜扫描装置……而进行人脸识别却只要在摄像机前自然地停留片刻，用户的身份就会被正确识别。
采集设备简单，使用快捷。一般来说，常见的摄像头就可以用来进行人脸图像的采集，不需特别复杂的专用设备。采集一般可在数秒完成。
通过人脸识别身份，与人类的习惯一致。也就是说，人和机器都可以使用人脸图片进行识别，这使得人和机器可以配合工作。而指纹，虹膜等方法没有这个特点。一个没有经过特殊训练的人，无法利用指纹和虹膜图像对其他人进行身份
识别。人脸识别拥有这些良好的特性，使其具有非常广泛的应用前景，正在引起学术界和商业界越来越多的关注。
一、人脸识别技术国外现状
人脸识别技术起源于上个世纪六十年代,1965 年 Chan 和 Bledsoe 在Panoramic Research Inc 发表的学术报告[3]揭开了人脸识别技术研究的序幕。经过几十年的发展,特别是近二十年来,人脸识别成为模式识别和人工智能领域的热门研究课题,引起了国外各知名大学、研究所及一些公司的广泛关注,每年都有大量的相关学术论文发表
随着人脸识别算法研究的深入,公正合理地测试各种算法的性能也成了不少机构的研究课题。
在国,关于人脸识别的研究在上个世纪90 年代才处于起步阶段,直到2003年后才开始了一个快速发展的阶段。另外,国的很多高校,如清
华大学、工业大学、理工大学、复旦大学、大学、电子科技大学等,也在进行人脸识别相关领域的研究。
二、人脸识别的难点和研究意义
人脸识别的研究至今已有四十余年的发展历史。人类本身具有很强的人脸识别能力。但对计算机来说，却是一个极其复杂的课题。这种困难一方面源于计算机本身学习能力的局限性，另一方面则是由人脸识别技术所具有的复杂性造成的。人脸具有相对稳定的特征和结构，这为人脸识别技术带来了实现的可能。但人脸具体形态的多样性和所处环境的复杂性又造成了识别的巨大困难。在人脸识别系统中，人脸的初始表示形式是图像，但在许多因素的影响下，同一人脸的不同图像之间却存在着相当大的变化，例如，人脸随年龄和表情的变化；发型、须、眼镜等对人脸的干扰；光照对人脸图像的影响；成像角度和距离以及成像背景的复杂性等的影响。
人脸识别问题的深入研究和最终解决，可以极大地促进这些学科的成熟和发展。如作为一个模式识别的问题，人脸识别被认为是最具挑战性的问题之一：模式种类数目庞大，不同类别模式差别微妙，这一点由于数据采集过程的噪声、成像设备的精度、外界条件的变化以及数据缺损而显得更加突出。再如，作为一个计算机视觉问题，如何融合人脸的一般性先验形状信息来准确地恢复特定人脸的3D结构也是一个非常有价值的研究问题。人脸识别本质上是要赋予计算机区分不同人类个体的能力，也就是“看”的能力。来自各个领域的困难使得人脸识别技术成为一项极富挑战性的研究课题。正是由于人脸识别技术重要的理论意义和应用价值，及其研究中所具有的挑战性，致使对人脸识别方法的研究越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。
第三节人脸识别算法分类
目前，对现有的人脸识别算法很难进行准确的分类，因为不同的研究者，可能会从不同的角度对已有的人脸识别方法进行归纳和分类。因此，对于算法的分类也很难有一个严格的标准。这里，根据特征提取的方法、特征形式的不同，我们将人脸识别方法主要分为三类：基
于局部特征、基于全局特征、基于混合特征。
一、基于局部特征人脸识别
基于局部特征的人脸识别指的是人脸上的五官特点，例如一字眉，塌鼻子，丹杏，歪嘴巴。尖下巴等特点，还有的就是比较奇特的特点，例如黑痣，酒窝，伤疤，胎记等，这些特点比较具有识别性。而基于局部特征人脸识别就是将这些人脸之中的这种特殊的位置特点的形状参数以及类别参数一起组合成识别特征矢量。
二、基于全局特征的人脸识别
基于全局特征的人脸识别，其中全局特征指的是人脸的肤色，整体的轮廓，还有的是五官之间的位置分布等特征。这种识别方法不同于上文所写到的局部特征的是这种方法不再独立的对人脸面部的局部特征进行检测，而是把所有的联系看作一个整体。这种方法不单止是保留了人脸中各部件的拓扑关系，还保留了各个部件自己的信息。
三、基于混合特征的人脸识别
一直以来，研究人员都对人眼视觉系统进行深入研究，人的视觉系统是一个很优秀并且天然的人脸识别系统，人们曾经想从人眼视觉系统的原理中获得一些收获。
天然的人脸识别系统中并不是单一的局部以及全局的运用，而是从这两个方面同时进行作用，二者同样的重要，并且这一类不能很好的区分出主要是运用了局部特征方法还是全局特征方法。或者说这一类运用了全局特征方法的局部方法应该称之为混合方法。
第四节本文的研究容及组织
一、本文主要研究容
尽管人类可以在各种复杂条件下迅速辨别出人脸，但对于计算机而言，人脸识别迄今为止仍是一项极具挑战性的课题。计算机自动人脸识别跨越了模式识别、图像处理、信息安全、神经生理学、心理学和认知科学等诸多研究领域，其难度和研究价值不言而喻。如何找到有效的特征来描述人脸是人脸识别的关键，人脸特征的提取尽管已经有了一定的研究，但是由于人脸图像的对于光照条件、人脸表情和姿态变化的问题，以及问题本身的复杂性，还难以找到比较有效的特征。
另外，随着目前人脸识别的逐步应用，人脸数据库更大，人脸数据的存储也成为一个不可避免的问题，因此，如何提取更加简单、有效的特征也是目前人脸识别应用的难点。
局部二值模式[4](Local Binary Pattern, LBP)是一种有效的纹理描述算子，它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。在近十年的时间，LBP 算子已经得到不断的发展和演化，并广泛地应用于纹理分类[5]、纹理分割[6]、人脸图像分析等领域。Ahonen 等将 LBP 算子引入了人脸识别[7]，他们将人脸图像划分为几个互不重叠的区域，利用LBP 的局部特性和直方图方法的统计特性，一定程度上实现了局部特征与全局特征的结合，该方法在FERET 人脸库上取得了较好的实验效果。此后，基于LBP 的人脸识别算法引起许多研究者的极大兴趣，并得到了广泛的关注。但LBP 算子本身还不够完善，在人脸识别的应用中还存在许多问题亟待解决。
本文主要研究了采用 LBP 进行人脸特征提取，在 LBP 的基础上，才用了一种LMCP方法，解决了LBP因为没有考虑到像素值之间的对比度从而丢失了重要的纹理特征这个缺点。该方法先通过预处理，将光照变化控制在一定围然后求的局部区域中心像素点和邻居像素点之间的对比度值，并将其最大值和最小值之间的值域划分为若干个层次，将每个对比度值映射到某个层次上，再使用LBP类似方法获得若干个数值组合而成的LMCP特征值，此外，还使用了统计映射的方法进行降维。
二、本文组织安排
本文组织安排如下：
①第一章：简要介绍了自动人脸识别的研究背景、现状和意义，然后概括说明全文的研究工作及各章安排，并指出本文的主要贡献。
②第二章：简要介绍了 LBP 算子的提出，并指出基本LBP算子的缺点，并
人脸识别系统毕业论文 人脸识别系统毕业论文 随着科技的不断发展，人脸识别系统逐渐成为了当今社会中不可或缺的一部分。无论是在安全领域、金融领域还是在日常生活中，人脸识别技术都发挥着重要 的作用。本篇论文将探讨人脸识别系统的原理、应用以及未来发展方向。 一、人脸识别系统的原理 人脸识别系统的核心原理是通过计算机对人脸图像进行特征提取和匹配，从而 实现对人脸的识别。首先，系统会对输入的图像进行预处理，包括去除噪声、 调整亮度等。然后，通过特征提取算法，系统会将人脸图像转化为一组数字特 征向量。最后，通过与数据库中已有的人脸图像进行比对，系统能够判断出输 入图像中的人脸是否与数据库中的某个人脸匹配。 二、人脸识别系统的应用 1. 安全领域 人脸识别系统在安全领域有着广泛的应用。例如，警方可以通过人脸识别系统 来追踪犯罪嫌疑人。当犯罪嫌疑人的人脸出现在监控摄像头中时，系统能够及 时发出警报并通知相关人员。此外，人脸识别系统还可以用于门禁系统，提高 进出入口的安全性。 2. 金融领域 在金融领域，人脸识别系统也发挥着重要的作用。例如，银行可以利用人脸识 别系统来验证客户的身份，提高交易的安全性。此外，人脸识别系统还可以用 于自动提款机，通过识别用户的面部特征来确保只有合法用户才能进行取款操作。
3. 日常生活 人脸识别系统在日常生活中也有广泛的应用。例如，智能手机可以通过人脸识 别系统来解锁，提高手机的安全性。此外，人脸识别系统还可以用于照片管理 软件，通过识别人脸来自动分类和标记照片。 三、人脸识别系统的未来发展方向 随着人工智能技术的不断进步，人脸识别系统的性能将会得到进一步提升。未来，人脸识别系统将更加准确、快速和智能化。例如，人脸识别系统可以通过 学习算法不断优化自身的性能，提高对不同角度、光照条件下人脸的识别能力。此外，人脸识别系统还可以与其他技术结合，如声纹识别、指纹识别等，形成 多模态的身份验证系统。 另外，人脸识别系统在隐私保护方面也面临一些挑战。随着人脸识别技术的普及，个人隐私的泄露风险也在增加。因此，未来的人脸识别系统需要在提高准 确性的同时，注重保护用户的隐私权。例如，可以采用加密技术来保护人脸图 像的存储和传输过程。 总结起来，人脸识别系统是一项具有广泛应用前景的技术。它在安全领域、金 融领域以及日常生活中都发挥着重要的作用。随着技术的不断进步，人脸识别 系统将会更加准确、快速和智能化。然而，我们也需要在发展的过程中注重隐 私保护，确保人脸识别技术的合法使用。
人脸识别毕业设计论文 人脸识别毕业设计论文 人脸识别技术是一种通过计算机对人脸图像进行分析和识别的技术。随着科技 的不断进步，人脸识别技术在各个领域得到了广泛的应用，如安全监控、人脸 支付、智能手机解锁等。本文将探讨人脸识别技术的原理、应用以及未来发展 方向。 一、人脸识别技术的原理 人脸识别技术的原理主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸匹配三个步骤。 首先，系统需要通过摄像头等设备检测到人脸区域，并将其与背景进行分离。 然后，通过特征提取算法，将人脸图像转化为数字特征向量，以便后续的比对。最后，通过与数据库中的特征向量进行匹配，确定输入人脸的身份。 二、人脸识别技术的应用 1. 安全监控领域 人脸识别技术在安全监控领域发挥着重要作用。传统的监控摄像头只能提供实 时影像，但无法对监控区域进行有效的识别和分析。而引入人脸识别技术后， 监控系统可以自动识别出陌生人、犯罪嫌疑人等，并及时报警。这种技术的应 用可以大大提高安全监控的效率和准确性。 2. 人脸支付领域 随着移动支付的普及，人脸支付成为一种便捷的支付方式。通过人脸识别技术，用户可以在手机上进行人脸扫描，完成支付过程。相比传统的密码支付方式， 人脸支付更加安全和便利，无需记忆复杂的密码，同时也减少了密码被盗用的 风险。
3. 智能手机解锁领域 人脸识别技术也广泛应用于智能手机解锁。用户只需将手机对准自己的脸部， 系统便可通过人脸识别技术判断是否解锁。相比传统的密码解锁方式，人脸解 锁更加方便快捷，同时也提高了手机的安全性。 三、人脸识别技术的挑战与未来发展 虽然人脸识别技术在各个领域取得了显著的应用效果，但仍然存在一些挑战。 首先，光线、角度、表情等因素对人脸识别的准确性有一定影响，需要进一步 改进算法以提高识别率。其次，隐私问题也是人脸识别技术面临的一大挑战。 人脸图像的采集和存储可能涉及个人隐私，需要加强数据保护和合规管理。 未来，人脸识别技术仍有很大的发展空间。一方面，随着硬件设备的不断升级，如高清摄像头、深度摄像头等，人脸图像的采集质量将得到提高，进而提高人 脸识别的准确性。另一方面，人工智能的发展也将为人脸识别技术带来新的突破。深度学习等算法的应用将进一步提高人脸识别的精度和速度。 总结起来，人脸识别技术作为一种重要的生物识别技术，在安全监控、人脸支付、智能手机解锁等领域发挥着重要作用。虽然面临一些挑战，但随着科技的 不断进步，人脸识别技术有望在未来得到进一步的发展和应用。
学号：3081818211 题目类型：论文 (设计、论文、报告) 西安电子科技大学GUILIN UNIVERSITY OF TECHNOLOGY 本科毕业设计(论文) 题目：人脸检测技术研究及MATLAB实现 学院：信息科学与工程学院 专业(方向)：电子信息工程 班级：电信08-2班 学生：许文强 指导教师：蒋中正 2012 年 5 月 20 日
摘要 人脸检测是当今视觉领域里非常重要和实用的研究课题，它应用于现实生活中的各个领域，如公安、金融、网络安全、物业管理以及考勤等。基于视频的人脸检测属于动态检测，方法是先提取视频文件的帧，然后再对帧（图像）进行人脸检测，利用肤色特征的检测算法先对图像（帧）进行处理，然后建模，运用适当的算法把人脸检测出来，运用该方法完成了视频之中的的人脸检测。本文采用MATLAB软件进行仿真，包括实现提取视频文件的帧，对输入图像检测有人脸（如果存在）的位置，大小和位姿，程序运行结果基本实现了上述功能。 关键词:人脸检测；视频检测；肤色特征
Research of Face Detection and Implementation of Matlab Student: xu wenqiang Teacher:jiang zhong zheng Abstract：Face detection is very important and practical research topic in the visual field，it is applied to many areas in our lives Such as public security, finance, network security, property management and attendance, Based on the video's face detection is dynamic detection ,The idea is to extract video file frame, then as the image face to detectionUse the skin color characteristics of the detection algorithm , first to do processing testing, Then https://www.doczj.com/doc/3419234157.html,e appropriate algorithm, the face detection out.By using this method the video to finish face detection. this paper, we also use Matlab software simulationIncluding realize The input image for face detection, Video file frame extraction then That is to make sure that there is an image input face (if present) of location, size and posture of the process.To run the program results basically achieved the function Key Words：Face Detection；Video Detection；Skin color characteristics
人脸识别论文 人脸识别是一种通过计算机视觉技术来识别和验证人脸的方法。在过去的几十年里，人脸识别技术得到了极大的发展和应用。其中，基于特征脸的人脸识别方法在早期被广泛研究和使用。 基于特征脸的人脸识别方法是一种基于统计学原理的方法，通过提取和比对人脸图像中的特征来完成人脸识别的过程。其基本原理是将人脸图像投影到一个低维度的特征空间中，并利用特征空间中的向量表示人脸图像。在图像训练过程中，通过计算图像集中每个人脸图像的特征向量，构建特征空间。在识别过程中，将待识别人脸图像映射到特征空间，并比较特征向量之间的距离，选择距离最近的特征向量对应的人脸图像作为识别结果。 基于特征脸的人脸识别方法有以下几个关键步骤： 1.数据集的准备：收集包含不同人的人脸图像的数据集，并提取出人脸图像中的特征。 3.投影：将待识别的人脸图像投影到特征脸空间中，得到对应的特征向量。 4.距离计算：计算待识别的人脸特征向量和特征脸空间中每个特征向量之间的欧式距离。 5.识别：选择距离最小的特征向量对应的人脸图像进行识别。 基于特征脸的人脸识别方法具有以下优点： 1.算法简单易实现：特征脸算法的实现比较简单，不需要复杂的数学计算和操作，易于在实际应用场景中使用。
2.存储空间小：特征脸算法中只需要存储少量的特征向量，可以大大减小存储空间的需求。 然而，基于特征脸的人脸识别方法也存在一些缺点： 1.光照和角度敏感：特征脸算法对光照和角度变化比较敏感，当人脸图像的光照条件或拍摄角度发生变化时，识别性能会受到影响。 2.高计算复杂度：特征脸算法需要对大量的图像进行降维处理和特征脸空间的计算，计算复杂度较高。 综上所述，基于特征脸的人脸识别方法在早期得到了广泛的研究和应用，在一些特定场景下仍然具有一定的优势。随着深度学习和卷积神经网络的发展，基于特征脸的方法逐渐被替代。但是，特征脸算法对于了解人脸识别的基本原理和理解人脸特征提取仍然具有重要意义，为后续的研究和发展奠定了基础。
人脸识别技术论文 人脸识别，特指利用人脸视觉特征信息的分析比较结果进行身份鉴别的计算机技术。下面是店铺为大家整理的人脸识别技术论文，希望你们喜欢。 人脸识别技术论文篇一 人脸识别技术综述 摘要：文章首先对人脸识别技术进行了介绍，其次回顾了人脸识别研究的发展历程及识别方法的基本分类，然后对当前主流的人脸识别方法展开了详细的论述，最后提出了人脸识别技术面临的问题及研究方向。 关键词：人脸识别;特征脸;线形判别分析;局部二值模式 中图分类号：TP391 Survey of face recognition technology He Chun (Education and Information Technology Center， China West Normal University， Nanchong Sichuan 637002， China) Abstract：This paper introduces technology of face recognition firstly， and reviews the development process and the basic classification method of face recognition. After that，the paper discusses the current methods of face recognition in detail， therefore proposes the existing problems in the research of recognition faces and future’s research direction. Key words：face recognition; Eigenface; linear discrimination analysis; LBP 1 人脸识别技术简介 人脸识别，特指利用人脸视觉特征信息的分析比较结果进行身份鉴别的计算机技术[1]。一般人脸识别有广义和狭义之分，广义是指包含人脸图像采集、定位、预处理、身份确认与查找等在内的技术;而狭义仅指身份确认或查找系统。
改进LBP的人脸识别算法研究毕业论文 目录 摘要 ................................................................................................................. 错误!未定义书签。ABSTRACT ....................................................................................................... 错误!未定义书签。第一章绪论.............................................................................................................................. - 2 - 第一节课题的研究背景及意义........................................................................................ - 2 - 一、生物识别技术.................................................................................................... - 2 - 二、生物识别的过程................................................................................................ - 3 - 第二节人脸识别技术概况................................................................................................ - 4 - 一、人脸识别技术国内外现状................................................................................ - 5 - 二、人脸识别的难点和研究意义............................................................................ - 5 - 第三节人脸识别算法分类................................................................................................ - 6 - 第四节本文的研究内容及组织........................................................................................ - 6 - 一、本文主要研究内容............................................................................................ - 6 - 二、本文组织安排.................................................................................................... - 7 - 第二章 LBP 算子基本原理及应用............................................................................................ - 8 - 第一节 LBP 算子概述........................................................................................................ - 8 - 一、纹理概述............................................................................................................ - 8 - 二、 LBP 算子............................................................................................................ - 8 - 第二节 LBP 的特点.......................................................................................................... - 11 - 第三节 LBP 算子的发展和演化...................................................................................... - 11 - 一、 LGBP.................................................................................................................. - 12 - 二、 LTP.................................................................................................................... - 12 - 第四节小结...................................................................................................................... - 14 - 第三章 LMCP方法..................................................................................................................... - 14 - 第一节 LBP方法的缺点................................................................................................... - 14 - 第二节获取LMCP特征.................................................................................................... - 15 - 第三节将LMCP特征用于人脸识别................................................................................ - 16 -弄的和你上面的目录一样你的重点是这个不是LBP 第四节图像与处理.......................................................................................................... - 17 - 第四章实验与结果分析.......................................................................................................... - 18 - 第一节引言...................................................................................................................... - 18 - 第二节人脸库.................................................................................................................. - 19 - 第三节实验环境,步驟及参数设置................................................................................ - 20 - 一、实验环境.......................................................................................................... - 20 -
LBP人脸特征提取算法研究及应用 LBP（Local Binary Patterns）是一种常用的人脸特征提取算法。它 是一种基于局部纹理的算法，通过分析图像中每个像素点的局部纹理信息，将其转换为二进制编码来描述图片特征。LBP算法具有计算速度快、鲁棒 性强等优点，因此在人脸识别、人脸表情识别等领域得到了广泛的研究和 应用。 LBP算法的基本步骤如下： 1.将图像转换为灰度图像，并对其进行归一化处理，使得每个像素的 像素值在0-255之间。 2.对每一个像素点，选择其周围8个像素点作为参考点，根据参考点 的灰度值与当前像素点的灰度值大小关系，通过比较生成一个8位的二进 制编码。 3.统计图像中所有像素点生成的二进制编码的直方图，得到一个特征 向量。 LBP特征具有以下优点： 1.计算速度快：LBP算法只需要遍历图像的像素点进行比较和编码， 因此计算速度较快。 2.鲁棒性强：LBP算法对于光照、表情等外界因素的影响较小，能够 有效提取图像中的纹理特征，对于人脸的检测和识别具有较好的鲁棒性。 3.维度低：LBP特征是通过统计直方图生成的，因此维度较低，不易 受到数据维度灾难的困扰。
LBP算法在人脸识别和表情识别等领域得到了广泛应用。在人脸识别 方面，LBP算法能够有效提取人脸图像的纹理特征，通过与数据库中已有 的人脸特征进行比对，实现人脸的识别和认证。在表情识别方面，LBP算 法能够捕捉人脸图像中的细微纹理变化，通过与预先定义的表情特征模板 进行匹配，实现对人脸表情的准确识别。 除了人脸识别和表情识别，LBP算法还可以应用于人脸表情合成、人 脸美化等方面。通过对人脸图像中的LBP特征进行分析和处理，可以实现 对人脸表情的合成和美化，进一步丰富和改善人脸图像的应用。 总之，LBP人脸特征提取算法是一种基于局部纹理的算法，具有计算 速度快、鲁棒性强等优点，广泛应用于人脸识别、表情识别等领域。未来，随着计算能力的提升和算法的优化，LBP算法在人脸图像处理方面将会有 更广泛的应用前景。
人脸识别算法的研究与优化 随着科技的发展，人脸识别技术被广泛应用在生产、生活中，如门禁系统、考勤打卡、社交软件等。而人脸识别技术的核心之一即是人脸识别算法。本文从人脸识别算法的研究与优化两个方面出发，探究其在实际应用中的表现以及未来的发展趋势。 一、人脸识别算法的研究 目前人脸识别算法有很多种，其中比较流行的有以下几种： 1.传统算法 传统算法是一种比较基础的算法，其分为以下几步：灰度化、归一化、特征提取、匹配等。其中，特征提取是一个关键步骤，目前常见的特征提取算法有LBP算法、PCA算法、LDA算法等。这种算法虽然在一定的场景下表现不错，但是在复杂的环境中表现并不理想，例如光照、角度、遮挡等情况会对其造成很大的影响。 2.深度学习算法 深度学习算法是一种比较新的算法，其模型基于神经网络，利用大量数据进行训练，可以有效地解决传统算法中存在的问题，例如光照、角度、遮挡等。其中比较流行的算法有VGG、Inception、ResNet等。深度学习算法表现强大，但是其需要大量
的数据进行训练，如果数据质量不够好，可能会导致训练效果不佳。 3.模板匹配算法 模板匹配算法是一种基于局部特征比较的算法，其基本流程是：首先对待检测图像和人脸模板图像进行预处理，然后将模板图像 在待检测图像中进行滑动，计算模板图像和待检测图像的相似度，最后取相似度最高的作为检测结果。这种算法相对简单，但是由 于其只使用了部分像素信息，所以其表现在复杂环境下可能并不 理想。 二、人脸识别算法的优化 为更好地应用于实际生产和生活中，人脸识别算法需要进一步 优化，主要是从以下几个方面入手： 1.匹配算法优化 匹配算法的效率对整个系统的性能影响很大，因此需要对匹配 算法进行优化。当前常用的匹配算法有欧氏距离、余弦相似度、 汉明距离等，可以通过优化其计算方式、使用缓存技术等来提高 算法效率。 2.数据预处理
基于深度学习的人脸识别算法改进研究 人脸识别技术是计算机领域一个非常热门的技术，随着科技的 发展和人工智能的应用，人脸识别技术也得到了长足的发展。目前，人脸识别技术已经广泛地应用于安防领域、金融领域、商业 领域等各个行业。然而，现有的人脸识别技术还存在一些问题， 例如面部角度、光线、遮挡等因素可能会影响人脸识别的准确度。因此，如何改进人脸识别算法，提升其准确度和鲁棒性，是一个 非常重要的问题。 当前，基于深度学习的人脸识别算法已成为各大企业和学术机 构所研究的主要方向。深度学习以其强大的数据学习能力和准确性，让人脸识别系统越来越接近人类的视觉感知水平。本文主要 介绍几种基于深度学习的人脸识别算法改进研究，并分析其优缺点。 一、人脸特征提取算法的改进 人脸特征提取是人脸识别算法的重要部分，其目的是通过分析 照片或视频中的人脸，提取出具有代表性的特征向量。传统的人 脸特征提取算法主要包括主成分分析(PCA)、线性判别分析(LDA)、局部二值模式(LBP)等。这些算法虽然在一定程度上能够提升人脸 识别的准确率，但是在面对光线、角度等变化情况时仍存在较大 的缺陷。
针对这一问题，学术界提出了基于深度学习的人脸特征提取算法。这类算法主要有卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)、深度置信网络(DBN)等。其中，CNN是目前最常用的人脸特征提取算法。其基本思想是通过卷积运算和池化运算抽取出图像的局部特征，进而提取出整个图像的high-level语义信息。通过大量的实验和应用，CNN已经被证明在人脸识别领域具有出色的性能。 二、关键点检测算法的改进 关键点检测是指在人脸图像上标记出特定位置的关键点，如眼睛、鼻子、嘴巴等，以方便进行人脸识别等后续操作。传统的关键点检测算法主要基于人工设计的特征和分类器进行检测，这种算法在变化较大的环境下容易出现误检和漏检现象。 近年来，基于深度学习的关键点检测算法得到了快速发展。深度学习算法通过学习大量的人脸图像，能够自动学习到人脸的特征，并基于这些特征进行关键点检测。当前，基于深度学习的关键点检测算法主要包括卷积神经网络(CNN)和面部关键点卷积网络(FKP)。这些算法因其出色的网络结构、数据处理和丰富的特征表示，得到了广泛的应用。 三、序列建模算法的改进 序列建模算法是指在人脸识别过程中，将一系列图像输入神经网络进行特征提取和识别，从而提高识别准确度和鲁棒性。常见
人脸识别算法的优化与改进 人脸识别技术是一种基于计算机视觉和图像处理技术的人机交互技术。随着科 技的不断发展，人脸识别技术被广泛应用于安防、金融、教育、社交等领域。目前，人脸识别技术已经成为社会现代化发展的必要条件之一。但是在实际应用中，人脸识别算法还存在一些问题，比如识别准确率低、速度慢等。如何优化和改进人脸识别算法，成为当前该领域最热门的研究课题之一。 一、人脸识别算法的现状及问题 目前，人脸识别技术主要有基于特征的方法（如LBP，SURF，HOG等）和基 于卷积神经网络的方法（如ResNet，VGG）两种。基于特征的方法相对简单，但 在黑暗、滤镜、角度、表情等情况下，准确率出现较大波动，对环境的依赖性较大，没有解决人脸变形、遮挡、年龄差异、光照变化等问题，无法满足实际需求。基于卷积神经网络的方法可以解决这些问题，但模型复杂性较高，训练和推理时间较长，探测效率低下，且需要大量标注数据和预处理。 二、人脸识别算法的优化思路 为了解决以上问题，需要对人脸识别算法进行优化和改进。目前主要有以下几 种思路： 1. 提高算法的鲁棒性 对于基于特征的方法，可以采用多特征融合的方法，将多个特征进行融合，提 高识别率和鲁棒性。对于基于卷积神经网络的方法，可以采用多通道输入的方式，对每一个卷积层都采用多通道输入，将各个通道的输出进行融合，提高模型的稳定性和鲁棒性。 2. 降低算法的时间和空间复杂度
对于基于特征的方法，可以采用平移不变性来减少特征计算的幅度。对于基于卷积神经网络的方法，可以采用轻量级网络结构，如MobileNet、ShuffleNet等，将网络模型压缩到最小，以减少参数量和计算量，同时提高推理速度。 3. 利用辅助信息 可以在人脸识别算法中加入辅助信息，如深度信息、红外信息等。通过深度信息可以检测人脸的三维立体关系，进一步提高图像的识别率。通过红外信息可以提高在低光环境下的识别效果。 4. 数据增强技术 利用数据增强技术，可以在一定程度上解决训练数据不足的问题，提高识别率和泛化能力。比如可以通过镜像、对比度调整、旋转、缩放等方式来扩充数据集。 三、未来展望 随着技术的不断发展，人脸识别技术将成为更加广泛的应用领域，如安防、金融、医疗、智能家居等领域。未来的研究方向将更加关注于人脸动态识别、多场景识别等问题。同时，还需要进一步优化算法的速度和准确率，不断提高图像处理和计算机视觉技术，以满足人们日益增长的需求。
人脸识别算法的性能改进方法人脸识别技术是一项用于识别和验证人脸的生物识别技术。它的应 用广泛，包括安全监控系统、身份认证、手机解锁等。然而，由于各 种因素的干扰，传统的人脸识别算法在一些场景下性能有限。为了提 高人脸识别算法的性能，研究人员提出了许多改进方法。 一、数据增强 对于人脸识别算法来说，数据是非常重要的。为了提高算法的性能，可以通过数据增强来扩充训练集，以增加数据的多样性。常用的数据 增强方法包括平移、旋转、缩放、翻转等。通过随机生成这些变换参数，可以得到更多样的人脸图像，从而提高算法在各种场景下的鲁棒性。 二、特征提取 传统的人脸识别算法主要使用手工设计的特征来表示人脸图像，如 局部二值模式、Gabor滤波器等。然而，这些特征通常难以捕捉到人脸 的细节信息。为了解决这个问题，可以采用深度学习的方法，通过卷 积神经网络来自动学习人脸的特征表示。深度学习模型可以通过大规 模数据的训练，得到更具表征能力的特征，从而提高人脸识别算法的 性能。 三、对抗训练 对抗训练是近年来被广泛应用于人脸识别算法的一种方法。它通过 引入生成对抗网络（GAN）来进行训练，以提高算法的鲁棒性。在对
抗训练中，生成器和判别器相互竞争，生成器试图生成逼真的假人脸 图像，而判别器则尽可能准确地区分真实人脸和假人脸。通过这种竞 争机制，可以使得生成器生成的假人脸更加逼真，从而提高算法的性能。 四、模型集成 人脸识别算法的性能往往受到环境光照、姿态变化等因素的影响。 为了提高算法的鲁棒性，可以采用模型集成的方法。模型集成通过将 多个不同的人脸识别模型进行组合，得到最终的识别结果。常用的集 成方法包括投票法、加权融合等。通过模型集成，可以充分利用各个 模型之间的互补性，从而提高人脸识别算法的性能。 综上所述，人脸识别算法的性能改进方法包括数据增强、特征提取、对抗训练和模型集成等。这些方法可以提高算法在各种场景下的鲁棒性，并且在实际应用中取得了很好的效果。随着人工智能技术的不断 发展，相信未来人脸识别算法的性能将会进一步提高，为我们带来更 加便利和安全的生活。
以LBP为基础的图像集人脸识别算法分析 本文将会介绍基于 Local Binary Pattern（LBP）的人脸识别算法，此算法是一种经 典的计算机视觉算法，也是当前人脸识别领域中最受欢迎和广泛使用的算法之一。该算法 的主要思路是使用一种局部特征描述符来描述每一个人脸的特征，然后通过一种有效的分 类器来对其进行分类，从而实现对所有人脸的识别。 一、基本原理 LBP 算法最初是由 Ojala 等人提出的，它是一种局部特征描述算法，在某些应用中 可以取代传统的全局特征描述算法如 SIFT 或 SURF。LBP 算法的基本思路是将一个像素 的值与阈值进行比较，如果其周围的 8 个邻居点的值大于这个像素值，则为 1，否则为 0，这样就能够把一个像素点周围 8 个邻居的灰度信息编码到一个二进制数字中。这种方 法能够有效的反映出待处理像素点的局部纹理特征，从而将图像像素从一个向量表达成一 个二值向量。 二、实现过程 1. 特征提取 本文以 LBP 基础算法为基础，考虑到人脸在纹理上具有一些固定的特征，因此将每 个人脸按照一定规则分成若干个局部小块，每个小块内进行 LBP 纹理特征提取，提取出 的特征就是要进行后续训练和分类的数据。 2. 特征编码 对于每一张图像，将其分成若干个局部小块之后，利用 LBP 算法进行纹理特征提取，得出每个小块内的 LBP 特征向量，将这些向量组合成一个长向量，就是该图像的 LBP 特 征向量。 3. 训练和预测 三、优缺点 1. 优点 LBP 算法简单而有效，计算复杂度低，能够处理光照的变化、面部表情变化、佩戴眼 镜等干扰因素。 2. 缺点 LBP 算法对人脸姿态变化和人脸表情变化比较敏感，它无法在较大的人脸数据库中进 行人脸识别。 四、改进和发展
考勤APP中基于LBP的人脸识别方法【摘要】 本文主要介绍了考勤APP中基于LBP的人脸识别方法。在我们首先对背景进行了介绍，说明了人脸识别在考勤系统中的重要性。接着 分析了该方法的研究意义。 在我们详细介绍了LBP特征提取方法、基于LBP的人脸检测算法、基于LBP的人脸识别算法，以及考勤APP中的应用场景。我们还对该方法进行了性能评估并展示了实验结果。 在我们对本文进行了总结和展望，并指出未来发展方向。通过本 文的阐述，读者能够全面了解考勤APP中基于LBP的人脸识别方法，以及其在实际应用中的潜力和优势。 【关键词】 考勤APP, 人脸识别, LBP, 特征提取, 检测算法, 识别算法, 应用 场景, 性能评估, 实验结果, 总结展望, 发展方向 1. 引言 1.1 背景介绍 随着移动互联网的快速发展，人们的生活方式和工作方式都发生 了巨大的改变。在传统的办公场所，考勤是一个必不可少的环节，用 来记录员工的出勤情况和工作时间。传统的考勤方式存在着许多问题，比如容易被伪造、耗时耗力、不便捷等。为了解决这些问题，越来越
多的企业开始采用考勤APP来进行考勤管理。考勤APP结合了移动互联网和人脸识别技术，使考勤更加方便快捷和准确。 1.2 研究意义 随着科技的不断发展和进步，考勤管理也逐渐向智能化、自动化 方向发展。而人脸识别技术在考勤管理中的应用，可以提高考勤效率、精确度和安全性，同时也降低了人力成本和管理成本。研究基于LBP 的人脸识别算法在考勤APP中的应用具有重要的实际意义和价值。 2. 正文 2.1 LBP特征提取方法 LBP（Local Binary Pattern）是一种用于图像特征描述和识别的方法，它在人脸识别领域得到了广泛的应用。LBP特征提取方法主要包 括以下几个步骤： 1. 定义邻域：首先确定图像中每个像素的邻域大小，一般选择 3x3或5x5的邻域。 2. 计算中心像素值：对于每个邻域内的像素，将其灰度值与中心 像素值进行比较，如果大于中心像素值则标记为1，否则标记为0。 3. 计算LBP值：将邻域内所有像素的二进制值按顺时针或逆时针顺序连接起来，得到一个二进制数字，即为该像素的LBP值。 4. 统计LBP模式：统计图像中所有像素的LBP值，得到LBP模式直方图，用于描述图像的纹理特征。
人脸识别算法的优化与改进研究 随着智能化技术的发展，人工智能技术的应用越来越广泛。其中，人脸识别技术作为人工智能领域的一个重要分支，在社会、安防、金融、游戏等领域中得到了广泛的应用。然而，在实际应用过程中，人脸识别算法还存在一些问题和挑战，其中包括算法效率、精度、应对多样性等。本文将就人脸识别算法的优化与改进研究进行探讨。 一、人脸识别算法的基本原理 人脸识别算法是通过计算机对人脸图像进行特征提取和模式匹配来完成对人脸身份的鉴别。人脸识别算法主要分为两大类：基于特征的方法和基于模型的方法。 1.基于特征的方法 基于特征的方法将人脸看作一个整体，通过选取与人脸图像相关的特征点，计算这些特征点之间的距离和角度等参数，将这些参数作为人脸的特征向量进行存储和匹配。其中比较常见的特征点包括眼睛、鼻子、嘴巴等部位的位置、大小、形状等。该方法具有较快的识别速度和较高的精度，但是对光照、表情、姿态等因素比较敏感，容易产生误识别和漏识别的情况。 2.基于模型的方法
基于模型的方法将人脸图像看作一个概率分布模型，通过对这个模型进行建模和训练，得到对人脸的描述。该方法依靠大量的人脸数据集进行训练，可以有效地解决基于特征的方法对光照、表情、姿态等因素的敏感性，具有相对较高的识别精度。但是该方法计算量较大，对硬件设备和电力消耗等要求较高，同时也比较容易受到数据集的影响。 二、人脸识别算法存在的问题 1.算法效率低 人脸识别算法的效率直接影响了其实际应用的范围。在现实应用场景中，往往需要对大量的人员进行实时的人脸识别，因此人脸识别算法的运行速度要求比较高。当前的人脸识别算法在某些硬件平台上运行速度较慢，因此需要在算法的设计和优化方面进一步探讨和改进。 2.精度不高 在实际应用过程中，常常会面临一些噪音干扰和图像变形的情况，而当前的人脸识别算法对这些情况的应对能力并不够强。因此需要进一步优化和改进算法，以提高算法的鲁棒性和稳定性。 3.应对多样性的能力不足 人脸识别算法需要面对不同角度、光照、表情、遮挡等多种情况，在实际应用场景中，要求算法能够对这些多样性进行有效的
基于LBPH算法的人脸识别算法研究与设计 人脸识别技术是一种广泛应用于身份认证、安全监控和生物识别等领域的算法技术。基于局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）算法的人脸识别技术具有良好的鲁棒性、高效性和高精度性等优点，已成为研究的重点方向之一。本文主要研究基于LBPH算法的人脸识别算法设计与实现。 一、LBPH算法原理与特点 LBPH算法最初由Ojala等人提出，是通过对图像中每个像素点的灰度值与其周围邻域像素点的灰度值对比得到局部二值模式，并将其表示为特征向量进行人脸识别。LBPH算法的主要流程如下： 1. 对于每个像素点p，判断其周围邻域像素点q的灰度值与其相对大小，分别标为1和0，得到一个二进制串。 2. 对于二进制串进行循环移位操作，得到若干个不同的二进制数值。 3. 根据得到的二进制数值生成一个特征向量，用于人脸识别。 1. 对光照、表情、姿态等变化具有较好的鲁棒性。 2. 算法实现简单，计算速度快。 3. 对图像噪声具有一定的适应能力。 1. 数据采集 首先需要采集一定数量的人脸数据集，并进行数据预处理。数据预处理包括图像灰度化、直方图均衡、切图等操作。将处理后的数据集分为训练集和测试集。 2. 特征提取 利用LBPH算法提取人脸图像的局部二值模式特征，并将特征表示为特征向量。 3. 特征匹配 根据特征向量计算不同人脸之间的相似度，确定人脸图像属于哪个人。 4. 模型优化 通过对算法参数的优化调整，进一步提高人脸识别算法的准确率和鲁棒性。 三、实验结果分析
本文采用LBPH算法进行人脸识别实验，并对实验结果进行分析。实验数据集采用Yale人脸数据集，训练集和测试集各为165张图像。实验所用软件为MATLAB。 经过实验，得到了以下结论： 1. LBPH算法在人脸识别任务中表现良好。 2. 实验结果表明，LBPH算法可对光照变化、表情变化等变化具有一定的鲁棒性。 3. 在模型优化中，调整图像的切图尺寸和LBPH算法中的参数值可以进一步提高模型的准确率。 四、结论 本文研究了基于LBPH算法的人脸识别算法，并进行了实验验证。实验结果表明，LBPH 算法具有鲁棒性、计算速度快等优点，可以应用于人脸识别等领域。在实际应用中，还可以结合其他算法进行优化和改进，进一步提高人脸识别效果。
基于LBPH算法的人脸识别算法研究与设计关键词：人脸识别；LBPH算法；特征提取；模式匹配；识别率 1.引言 近年来，人脸识别技术的研究逐渐由传统的基于特征库的识别方法向基于特征提取和 模式匹配的方法转化。其中，局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP）算法是一种常用的特征提取方法，它通过将像素点与其邻域内的像素点进行比较，得到一系列二值编码，再将这些编码组合成一个特征向量，用于描述人脸图像的局部纹理特征。因此，可以应用LBP算法实现人脸识别，其中基于LBP算法的人脸识别方法被称为LBP-Histograms of Oriented Gradients（LBPH）算法。LBPH算法具有简单、快速、稳健等优点，得到广泛应用。 本文的主要内容包括：对人脸识别技术进行基本原理和发展历史的介绍；对LBPH算法的基本理论和具体步骤进行分析；设计并实现一套基于LBPH算法的人脸识别系统；对该系统的性能进行测试与分析。本文的实验结果表明，本系统可以实现较高的识别率和稳健性，具有一定的实用性和推广价值。 2.人脸识别技术的发展历史 早期的人脸识别技术主要采用基于几何特征的方法，如通过计算人脸的眼、鼻、嘴等 部位之间的距离和角度来确定人脸的位置、大小、姿态等信息，再通过特征匹配、模板比 对等方法来实现人脸识别。这种几何特征法具有操作简单、实现成本低等优点，但由于受 到光照、姿态、表情、遮挡等影响，准确度较低，易受攻击和误识别。 随着数字图像处理技术、人工智能技术和机器学习技术的发展，人脸识别技术逐渐实 现了从基于几何特征到基于生物特征的转变。目前，主要的人脸识别技术包括特征提取、 模式匹配、深度学习等方法。其中，LBPH算法是一种基于特征提取的方法，具有简单、快速、稳健等优点，是目前应用最为广泛的人脸识别算法之一。 3.LBPH算法的原理及步骤 LBPH算法是一种局部纹理特征提取算法，它将像素点与其周围邻域内的像素点进行比较，并将其值转换为二进制数值，然后将这些二进制数值组合成一个LBP码，最后将LBP 码转换为一个十进制数值，作为该点的局部纹理特征。通过计算图像中不同区域的LBP特 征向量，可以得到图像的全局纹理特征向量，然后通过特征匹配等方法来实现人脸识别。 （1）确定图像中的采样点和邻域大小。以图像中的每个像素点为中心点，选择一个邻域，然后选择邻域中的若干个采样点，对该中心点的像素值进行比较，得到一个二进制编码。