基于MATLAB的多尺度块局部二元模式人脸特征提取系统

资 源 简 介

本MATLAB项目实现了多尺度块局部二元模式（MB-LBP）算法，能够高效提取人脸图像的多尺度特征，为后续人脸识别任务提供可靠的特征支持。该实现参考了相关学术论文的核心方法。

详 情 说 明

基于多尺度块局部二元模式的人脸图像特征提取系统

项目介绍

本项目基于论文《Learning Multi-scale Block Local Binary Patterns for Face Recognition》实现多尺度块局部二元模式（MB-LBP）算法。系统能够对人脸灰度图像进行多尺度块划分，计算块局部二元模式特征，并通过特征融合构建鲁棒的人脸描述符。该特征提取方法适用于人脸识别、表情分析等多种计算机视觉任务，具有尺度鲁棒性和判别性强等特点。

功能特性

• 多尺度块划分：支持多种尺度的图像块划分策略，适应不同分辨率的人脸特征
• MB-LBP特征计算：基于图像块的局部二元模式特征提取，增强特征稳定性
• 特征融合与降维：融合多尺度特征并进行降维处理，构建紧凑而判别性强的人脸描述符
• 批量处理支持：支持单张图像或图像批量输入，提高处理效率

使用方法

输入要求

• 输入格式：灰度图像矩阵（uint8类型，尺寸为H×W）
• 预处理：图像需归一化为统一尺寸（建议128×128像素）

基本流程

1. 读取并预处理输入图像（灰度化、尺寸归一化）
2. 设置多尺度块划分参数（如3×3、5×5、7×7等尺度）
3. 计算每个尺度下的MB-LBP特征
4. 融合多尺度特征并进行降维处理
5. 输出最终的人脸特征描述符

输出结果

• 输出格式：多维特征向量（double类型，维度为1×N）
• 输出内容：融合多尺度MB-LBP特征的人脸描述符，可直接用于分类器训练或相似度匹配

系统要求

• MATLAB R2018b或更高版本
• Image Processing Toolbox
• 内存：至少4GB RAM（处理大批量图像时推荐8GB以上）
• 存储空间：至少1GB可用空间

文件说明

主程序文件实现了系统的核心处理流程，包括图像读取与预处理、多尺度块划分参数配置、MB-LBP特征计算、多尺度特征融合与降维处理等关键功能模块。该文件作为系统的主要入口，协调各功能模块的顺序执行，并负责最终特征向量的输出与结果验证。