lbp人脸识别

资 源 简 介

lbp人脸识别

详 情 说 明

LBP（Local Binary Patterns）是一种用于纹理分析的有效方法，在人脸识别领域得到广泛应用。其核心思想是通过比较像素点与其邻域像素的灰度值关系，提取局部纹理特征。

工作原理 特征提取：对图像中的每个像素点，计算其与周围像素的灰度值差异，生成二进制模式串。 直方图统计：将图像划分为若干子区域，统计每个区域的LBP模式直方图，形成人脸的特征向量。 相似度匹配：通过比较待测人脸与已知人脸的特征向量（如卡方距离、欧氏距离），计算相似度分数。

优势 对光照变化具有一定鲁棒性，因LBP关注的是相对灰度关系而非绝对值。 计算效率高，适合实时应用场景。

应用扩展 LBP常与主成分分析（PCA）或支持向量机（SVM）结合，进一步提升识别精度。其变体（如旋转不变LBP）可优化对姿态变化的适应性。