matlab代码实现多尺度LBP

资 源 简 介

matlab代码实现多尺度LBP

详 情 说 明

多尺度LBP（Local Binary Patterns）是一种强大的人脸特征提取方法，通过在不同尺度上捕捉纹理特征来提升识别性能。在ORL人脸数据库上实现的97%识别率体现了该方法的有效性。

实现思路主要分为以下几个关键环节：

首先需要进行多尺度处理，这通常通过构建图像金字塔来实现。对原始图像进行不同比例的下采样，生成多个尺度的图像版本。每个尺度都会保留不同层次的面部细节信息。

然后对每个尺度图像应用LBP算子。基本LBP算子通过比较中心像素与邻域像素的灰度值生成二进制编码。为了增强鲁棒性，通常会使用圆形邻域和双线性插值来处理非整数坐标位置。

多尺度LBP的核心在于特征融合。将从各个尺度提取的LBP特征进行整合，常见的方法有直方图连接或加权融合。这种融合保留了人脸的多层次纹理信息，使特征表示更加全面。

在ORL数据库上的高识别率还得益于分类器的选择。通常配合简单的分类器如最近邻或SVM就能取得良好效果，这也验证了多尺度LBP特征的判别能力。

实现时还需注意对图像进行适当的预处理，如光照归一化，以提升LBP特征的质量。最后通过交叉验证来评估模型性能，确保结果的可靠性。