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工学博士学位论文

局部Gabor二值模式人脸表示与识别方法
研究

张文超

哈尔滨工业大学

2007年4月

国内图书分类号：TP391.41
国际图书分类号：681.39

工学博士学位论文

局部Gabor二值模式人脸表示与识别方法

研究

博士研究生：张文超
导师：高文教授
申请学位级别：工学博士
学科、专业：计算机应用技术
所在单位：计算机科学与技术学院
答辩日期：2007年4月
授予学位单位：哈尔滨工业大学
摘要

摘要

人脸识别是计算机视觉和模式识别研究中的热点问题，近年来受到了越来
越多的研究者的重视。同时，作为生物特征识别的关键技术之一，其在公共安
全、信息安全、金融等领域具有广泛的应用前景。
人脸识别的主要难点在于光照、表情、姿态以及时间等外部变化导致了人
脸图像模式具有类内散度大而类间散度小的特点，因而不同人脸图像模式之间
的可分性差。尽管研究人员已对光照、表情、姿态进行了专门的研究，但研究
对各种变化均鲁棒的人脸识别方法仍然是一个极具挑战性的开放问题。本文以
提取对光照、表情、姿态、时间及遮挡等变化鲁棒的人脸表示及其相应的识别
方法为研究目标，以局部变化模式为主要研究思路，对人脸识别问题进行研究，
取得了以下成果：
(1)提出了局部Gabor二值模式(LocalGaborBinaryPatterns,LGBP)算子。
该算子是结合Gabor与局部二值模式(LocalBinaryPatterns,LBP)两种不同算子
得到的纹理描述算子。通过理论分析得知，LGBP算子具有LBP算子对纹理图
像光照变化不敏感的优点，并且克服了LBP算子只能提取单一尺度的纹理特征，
并对信号中的噪声敏感的缺点。同时，对于具有相同单调性的不同信号而言，
LGBP算子对信号的可分性要优于LBP算子。即LGBP算子结合了Gabor算子
和LBP算子对信号描述的优点。
(2)提出了局部Gabor二值模式人脸表示方法。针对人脸图像可能存在光
照、姿态、表情、时间等既有全局变化又有局部变化的特点，本文从局部特征
描述入手，提取对局部变化不敏感的特征，同时基于这些局部特征构造的全局
特征描述对全局变化也不敏感。该方法首先对图像做LGBP变换，然后对变换
结果提取局部直方图特征，最后将所有局部直方图频数串接为一个特征向量作
为该人脸图像的表示。LGBP作为一种局部变化模式，包含了三个层次的局部
建模过程：首先Gabor幅值系数是对图像局部卷积窗口内信息的建模，其次LBP
则进一步对Gabor系数的邻域变化进行编码，最后局部直方图是在一定窗口内
对LBP编码信息的统计。实验结果证明该人脸表示方法对光照、姿态、表情、
时间、遮挡及误配准等多种人脸图像变化的有效性，并且该人脸表示方法不需
要训练，而性能优于目前主流的人脸识别方法。
(3)从局部直方图加权、融合相位信息、遮挡自适应与特征降维、四个角度
对基于LGBP人脸表示方法进行了扩展和改进，进一步提高了该方法的性能。

-I-
哈尔滨工业大学工学博士学位论文

1)提出了局部直方图加权的LGBP人脸识别方法。该方法通过对不同区域、方
向、尺度的LGBP局部直方图的分类能力进行分析，在相似度匹配时为不同局
部直方图赋予不同的权重，提高了人脸识别的性能。同时实验表明所获得的权
值对不同的人脸数据库具有良好的适应性。2)提出了融合相位信息的LGBP人
脸识别方法。该方法通过对Gabor相位进行LBP分析和局部直方图建模，有效
利用了相位所包含的判别信息。实验证实了相位信息同样对识别有利，而且可
以作为幅值的有益补充。3)提出了部分遮挡人脸自适应的LGBP人脸识别方法。
针对人脸图像中可能存在部分遮挡的问题，该方法根据遮挡图像与无遮挡图像
特征分布的差异，首先对测试图像中局部区域是否存在遮挡进行判断，然后根
据遮挡可能性的大小对该区域内局部直方图的匹配赋予相应的权重，从而实现
了对部分遮挡人脸图像更加鲁棒的识别。4)提出了基于互信息的LGBP降维方
法。针对LGBP表示维数较高的问题，该方法采用互信息方法去除局部直方图
之间的相关性，达到降维的目的。实验表明该方法可以在有效降维的同时保持
识别性能。
(4)提出了基于LGBP人脸表示的局部线性判别分析集成的人脸识别方法。
尽管LGBP取得了良好的人脸识别性能，但其过高的特征维数导致其时空复杂
度不佳。同时，LGBP本质上并非判别特征。因此，本文进一步提出采用判别
分析方法对LGBP进行降维和判别分析的思路。本文进行了使用直方图特征作
为线性判别分析输入的尝试，通过对LGBP特征进行局部分组，然后对每个分
组进行判别分析得到低维表示和相应的分类器，最后将它们组合起来得到人脸
表示和相