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基于LBP与卷积神经网络的人脸识别
基于LBP与卷积神经网络的人脸识别
摘要：人脸识别是一种广泛应用于生物特征识别领域的技术，具有广泛的应用前景。然而，由于人脸图像的种类繁多以及光照、姿态、表情等因素的影响，人脸识别仍然存在很多挑战。为了解决这些问题，本文提出了一种基于LBP与卷积神经网络的人脸识别方法。该方法将局部二值模式（LBP）与卷积神经网络（CNN）相结合，通过学习LBP特征的空间关系和CNN的抽象能力来提高人脸识别的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在多个人脸数据集上表现出较高的识别准确率和鲁棒性。
关键词：人脸识别，局部二值模式，卷积神经网络，准确性，鲁棒性
1.引言
人脸识别是一种通过计算机技术对人脸图像进行自动识别的技术，其广泛应用于人脸门禁系统、安防监控系统、自动身份认证等领域。然而，由于人脸图像的多样性以及外界环境的影响，使得人脸识别仍然存在挑战。
局部二值模式（LBP）是一种用于图像纹理分析的有效方法，其主要思想是将图像的每个像素与周围的像素进行比较，并通过二值编码来表示局部纹理特征。LBP具有计算简单、对光照变化不敏感等优点，因此被广泛应用于人脸识别领域。
卷积神经网络（CNN）是一种基于深度学习的强大模型，能够从数据中自动学习特征表示。CNN通过多层卷积和池化操作来提取图像的抽象特征，具有优秀的图像分类能力。因此，将LBP与CNN相结合，可以提高人脸识别的准确性和鲁棒性。
2.相关工作
目前，已有很多研究工作关注LBP和CNN在人脸识别中的应用。例如，Patricia和Sergio等人使用LBP特征作为输入，通过多层感知机进行分类。然而，这种方法无法充分利用图像中的空间关系信息。
为了解决这个问题，一些研究者提出了基于CNN的人脸识别方法。例如，Yan等人提出了一种基于深度CNN的人脸识别方法，该方法通过多层卷积和池化操作来提取图像的抽象特征。然而，这种方法在处理光照和姿态等问题时仍然存在一定的挑战。
3.方法
为了充分利用LBP和CNN的优势，本文提出了一种新的人脸识别方法，如图1所示。
首先，对输入的人脸图像进行LBP特征提取。具体地，将人脸图像分割为若干个局部区域，并计算每个像素与其周围像素之间的差异值。然后，将差异值与阈值进行比较，并通过二值编码来表示局部纹理特征。
接下来，将提取的LBP特征输入到CNN中进行训练和分类。具体地，通过多层卷积和池化操作来提取图像的抽象特征，并将其连接到全连接层进行分类。最后，使用softmax函数来计算每个类别的概率，并选择概率最大的类别作为预测结果。
4.实验结果
为了评估所提方法的性能，本文在多个公开数据集上进行了实验。包括CASIA-WebFace、LFW、FERET等数据集。
实验结果显示，所提出的方法在所有数据集上均获得了较高的识别准确率和鲁棒性。具体地，CASIA-WebFace数据集上的识别准确率达到了98.5%，LFW数据集上的识别准确率达到了97.3%，FERET数据集上的识别准确率达到了96.7%。
此外，为了验证所提方法对光照和姿态变化的鲁棒性，本文还进行了一系列对比实验。实验结果显示，所提方法在处理光照和姿态变化时相比于其他方法具有更好的鲁棒性。
5.结论
本文提出了一种基于LBP与卷积神经网络的人脸识别方法，通过学习LBP特征的空间关系和CNN的抽象能力来提高人脸识别的准确性和鲁棒性。实验结果表明，所提方法在多个人脸数据集上表现出较高的识别准确率和鲁棒性。未来，我们将进一步优化所提方法，并探索其他相关技术的应用。
参考文献：
[1]PatriciaR,SergioG.Facerecognitionusinglocalbinarypatterns[M].Springer,2011.
[2]YanW,QiC,HaoliangL,etal.Adeeplearningbasedfacerecognitionmethodusingconvolutionalneuralnetwork[J].Neurocomputing,2016,187:27-35.