局部二值模式算法与其人脸识别应用,该文是人脸识别类论文怎么撰写跟人脸识别应用和值模式算法和局部类毕业论文提纲范文.
人脸识别论文参考文献：
局部二值模式算法及其人脸识别应用
□ 李闻刘陶唐
摘 要：针对目前人脸识别的局部二值模式(Local binary pattern, LBP) ,本文根据算法介绍了相关的理论基础及其表现出来的应用价值.首先,本文简单说明了局部二值模式在图像处理和人脸识别方向上的应用；其次,分析说明了LBP方法的阈值操作方法和算法的基本原理； 最后,简要阐述了基于LBP 方法改进算法CS-LBP 并说明了有关于算法的优势、不足及未来发展趋势.
关键词：局部二值模式；LBP；人脸识别
文章编号：1004-7026（2017）18-0125-01 中国图书分类号：TP391.41 文献标志码：A
(哈尔滨华德学院黑龙江省哈尔滨157000)
1 引言
纹理特征是图像处理中研究的重要技术指标之一.经过研究人员的进一步研究和发现,相关成果层出不穷.其中Ojala[1]在之前研究成果的基础上,提出了局部二值模式(LBP)[2]算法,进一步弱化了光照对图像识别的影响, 更加准确的提取了图像的纹理特征,因此Ojala 提出的LBP 算法在纹理特征提取和人脸识别方向有广泛的应用.经过研究者的进一步分析发现,二阶微分可以提取更为丰富的纹理特征,同时对光线不敏感等特征,本文也阐述了有关于中心对称二值模式（CS-LBP)[3]和其在图像处理方面的应用.
2 LBP 和CS-LBP 简介
2.1 LBP 算法
Localo Binaryo Pattern(LBP)称为局部二值模式,这是一种用来描述图像的局部特征的算子[4],可直接对图像进行纹理特征提取.
LBP 算法将算子定义为在3×3 的区域内, 以窗口中心像素C 为阈值,也就是中心像素点,将相邻的8 个像素的灰度值与中心像素点进行比较,若中心像素周围的像素值fp大于中心的像素值fc,则该像素点被编码为1,否则该像素点编码为0.如公式1 所示：S(fp-fc)等于 1等于 fp≥fc
0o fp<fc ！ o o o o o o o o o（1）
通过与中心像素点对比,3×3 邻域内的8 个像素点可产生8 位无符号二进制编码,再将8 位二进制编码转换成十进制,如公式2 所示：
LBP等于
7
p 等于 0 移S(fp-fc)2p （2）
反应纹理特征的区域如果中心像素为50, 八邻域像素分别为60,70,80,90,47,48,49,49, 那么其二进制值为11110000,转换成十进制的二进制LBP为240.
通过对LBP 算法的分析可知, 该算法只考虑到了中心像素点和其八邻域像素的大小关系,这种方提取的图像特征是不完整的.
2.2 CS-LBP 算法
根据上述描述可知,LBP 算法只针对于中心像素和八邻域内的像素比较大小,并没有考虑到图像像素点的中心对称性.所以这种算法,只描述了八邻域内像素与中心像素的关系,忽略了八邻域像素与像素间的关系.因此,研究人员提出了CS-LBP 算法传统的LBP 算法, 没有涉及到图像像素的中心对称性, 它只是将邻域像素值与中心像素值做比较,而忽略了邻域像素值之间存在的关系,因此研究者们提出了CS-LBP 算法来补充这方面的不足,CS-LBP算法缩短了计算时间,大大提高了识别速率.
假设某一中心像素值邻域内有个像素值,那么将
Zi与Zi+(N/2)(i等于0,1,…,(N/2-1))的值做比较,结果等于Si,公式如下：
Si等于Zi-Zi+(N/2)o o o o o o o o o o o o o o o o o o（3）
其中i等于0,1,…,(N/2-1)如果Zi≥Zi+N/2,Si等于1,否则
Si等于0.当N等于8 时,刚好得到S0S1S2S3 四位二进制数,把这个二进制数转化成十进制数就得到CS-LBP 的值,
公式如下：
CS-LBPN等于
(N/2-1)
i 等于 0 移 Si2i （4）
N 表示邻域像素个数.
结束语通过多年的研究表明,局部二值模式这种算法的计算原理相对简单, 同时复杂度也不高,针对于光照变化有很好的鲁棒性.综上所示,局部二值模式在图像处理人脸识别领域有了广泛的应用,比如人脸匹配、指纹匹配、车牌识别、生物医学、神经网络等多个领域.
参考文献：
[1]T.Ojala,M Pietikinen,and D.Harwood.A comparativestudy of texture measures with classification based onfeatured istribution [J].Pattern Recognition,1996,29(1)：51-59.
[2]谭文明,李斌,张文聪.基于中心对称局部二值模式的背景建模方法研究[N]. 中国科学技术大学学报,2010,40(11).
[3]李闻,陈熙,刘增力,黄青松.基于LBP 与CS-LDP 自适应特征融合的人脸识别[J].陕西师范大学学报(自然科学版),2015,43 (04):48 -53. [2017 -08 -27].DOI：10.15983/j.cnki.jsnu.2015.04.245
[4]刘毅,黄兵,孙怀江,等.结合CS-LBP 纹理特征的快速图割算法[J].计算机科学,2013,40(5)：300-302.
言而总之,这篇文章为一篇关于对不知道怎么写人脸识别应用和值模式算法和局部论文范文课题研究的大学硕士、人脸识别本科毕业论文人脸识别论文开题报告范文和文献综述及职称论文的作为参考文献资料.
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