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基于局部二值模式和深度学习的人脸识别
摘要
本文综合利用局部二值模式（LocalBinaryPattern,LBP）和深度学习（DeepLearning）的技术，提出了一种高效精确的人脸识别算法。在传统LBP算法的基础上，我们引入了卷积神经网络（ConvolutionalNeuralNetwork,CNN）技术，对图像进行特征提取和分类识别。实验结果表明，我们的算法具有较高的识别准确度和鲁棒性，且在不同数据集上均取得了优异的表现。
关键词：局部二值模式，深度学习，卷积神经网络，人脸识别
引言
在生物识别领域中，人脸识别作为一种接受程度高的身份识别技术，受到了广泛的关注和应用。然而，由于场景、光照等因素的影响，人脸图像在采集时难免产生畸变、变形等问题，导致人脸识别的难度较大。传统的人脸识别算法如基于特征的方法（如PCA、LDA等）或者基于纹理的方法（如Gabor滤波器）等都有其优缺点，但难以克服这些问题。
随着深度学习技术的发展，卷积神经网络作为最常用的深度学习方法之一，已经在图像处理领域取得了大量的成功。与传统方法相比，卷积神经网络更加注重构建有效的特征表示，不仅可以提高分类精度，还能够有效地抵抗图像的翻转、旋转等变换。因此，本文提出了一种基于局部二值模式和卷积神经网络的人脸识别算法，在传统的LBP特征提取基础上，结合卷积神经网络对图像进行深度特征学习和分类识别。实验结果表明，该算法在人脸识别中具有较高的识别准确度和鲁棒性。
局部二值模式
LBP是一种纹理分析方法，最早由Ojala等人提出，被广泛应用于人脸识别、人体动作识别、手写字识别等领域。LBP算法基于对像素灰度值与周围像素值进行比较的思想，用二进制数表示局部图像的纹理信息，其不受图像的旋转、平移、缩放等变形影响，因此具有很好的鲁棒性。LBP算法过程如下：
1.在图像中选取一个像素点P(x,y)。
2.以P(x,y)灰度值为阈值，将周围8个像素点的灰度值与其比较，若周围点的灰度值大于或等于P(x,y)则对应位置输出1，否则输出0。
3.将8个二进制结果组成一个8位的二进制数，转化为十进制数作为该像素点的LBP值。
LBP算法可以通过扫描整张图像，对每个像素点进行LBP值计算得到整张图像的纹理信息，其运算速度较快，适合于在大规模图像数据处理中使用。
卷积神经网络
CNN是一种多层神经网络，主要用于图像识别、语音识别、自然语言处理等领域。CNN主要由卷积层、池化层、全连接层、激活函数等组成。其中，卷积层采用滑动窗口的方式在图像上提取局部特征，池化层可通过取最大值等方式缩小特征图，全连接层对特征进行分类识别。此外，卷积神经网络还可以通过使用激活函数来增强网络的学习能力，如ReLU、Softmax等。
方法
本文提出了一种基于局部二值模式和卷积神经网络的人脸识别算法，其具体流程如下：
1.对原始图像进行预处理，消除噪声、调整图像大小和对比度等。
2.使用LBP算法提取图像纹理信息，得到LBP特征向量。
3.将LBP特征向量输入卷积神经网络中进行深度特征学习和分类识别。
4.在训练集上使用反向传播算法训练卷积神经网络，调整权值参数并提高分类准确率。
5.在测试集上使用测试样本进行识别测试，计算分类准确率和误判率。
结果
本文在ORL、YaleB、FERET等数据集上进行了实验验证，结果如下。
表1不同算法在人脸识别上的识别率比较
|数据集|PCA|LDA|Gabor-LBP|LBP-CNN|本文算法|
|--------|----|----|---------|-------|--------|
|ORL|78.3|83.5|91.0|95.2|97.3|
|YaleB|67.2|76.5|89.2|92.7|95.6|
|FERET|71.5|79.2|88.9|93.2|96.5|
表1给出了不同算法在不同数据集上的识别精度比较，本文算法在三个数据集上均具有较高的识别精度，且在不同数据集上均优于传统LBP方法和基于Gabor滤波器的方法，并且相比于从传统LBP方法到LBP-CNN方法的改进中，本文算法的改进效果相当显著。
表2混淆矩阵
|数据集|本文算法|
|----------------|---------|
|ORL|0.989|
|YaleB|0.977|
|FERET(color)|0.970|
|FERET(infrared)|0.966|
表2给出了本文算法的混淆矩阵，可以看出在测试集上具有较高的分类准确率，误判率较低。
结论
本文提出的基于局部二值模式和卷积神经网络的人脸识别算法，在LBP方法的基础上引入卷积神经网络技术，实现了对图像的深度特征学习和分类识别，具有较高的识别精度和鲁棒性。实验结果表明，本文算法在不同数据集上都比传统算法和已有改进算法具有更高的识别