LBPH算法实现人脸匹配

news2024/11/23 18:49:42

在当今数字化时代，人脸检测技术在众多领域都发挥着至关重要的作用，从安防监控到智能手机的解锁功能等。今天，就让我们深入了解一下其中一种常用的人脸检测方法 ——LBPH（Local Binary Patterns Histograms），并结合一段实际的代码来看看它是如何运作的。

一、LBPH 原理概述

LBPH 是一种基于局部二进制模式（LBP）的人脸识别算法。它的核心思想是通过分析图像中每个像素点与其邻域像素点的关系，来提取图像的特征。

具体来说，对于图像中的每个像素，它会将该像素的值与其周围邻域像素的值进行比较。如果邻域像素值大于中心像素值，就标记为 1，否则标记为 0。这样，每个像素点都可以得到一个由 0 和 1 组成的二进制编码，也就是局部二进制模式。然后，通过对整幅图像的这些局部二进制模式进行统计分析，形成直方图特征向量，以此来代表图像的特征。

在人脸识别应用中，我们可以利用这些特征向量来区分不同的人脸。不同人的脸在这些局部特征的分布上往往存在差异，LBPH 算法就是通过捕捉并对比这些差异来实现人脸的识别和检测。

二、代码实践解析

现在，让我们来仔细看看一段基于 LBPH 进行人脸检测的实际代码。

首先，我们导入了必要的库：

import cv2
import numpy as np

这里，cv2是 OpenCV 库，它提供了丰富的图像处理和计算机视觉相关的函数和工具。numpy库则用于高效的数值计算，在处理图像数据的数组操作时非常有用。

接下来，我们准备了用于训练的图像数据和对应的标签：

image = []

image.append(cv2.imread('../dlib库/hg1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
image.append(cv2.imread('hg2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
image.append(cv2.imread('hg3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
image.append(cv2.imread('pyy1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
image.append(cv2.imread('pyy2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
image.append(cv2.imread('pyy3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))

labels = [0, 0, 0, 1, 1, 1]

dic = {0: 'hg', 1: 'pyy', -1: '无法识别'}

我们通过cv2.imread函数读取了多幅灰度图像，并将它们添加到image列表中。同时，为每幅图像设置了对应的标签，比如这里用 0 代表某个人（假设是 'hg'）的图像，用 1 代表另一个人（'pyy'）的图像。dic字典则是用于根据预测得到的标签值来输出对应的人物名称。

然后，我们创建了 LBPH 人脸识别器并进行训练：

predict_image = cv2.imread('pyy.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(threshold=80)
recognizer.train(image, np.array(labels))

首先读取了一张待预测的图像predict_image，然后使用cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create函数创建了 LBPH 人脸识别器，并设置了一个阈值（这里是 80）。阈值在识别过程中起到重要作用，它决定了预测结果的可信度界限。接着，通过recognizer.train函数，使用之前准备好的训练图像和对应的标签数组对识别器进行训练。

最后，进行预测并输出结果：

label, confidence = recognizer.predict(predict_image)
print('这个人是：', dic[label])
print('置信度：', confidence)

通过recognizer.predict函数对读取的待预测图像进行预测，得到预测的标签label和置信度confidence。置信度表示预测结果的可靠程度，值越低说明预测结果越可靠。最后，根据dic字典将预测得到的标签转换为对应的人物名称并输出，同时也输出了置信度的值，让我们能直观了解这次预测的可信度。

结果展示

三、LBPH 的优势与局限性

LBPH 人脸检测算法具有一些明显的优势。首先，它对光照变化有一定的鲁棒性，因为它关注的是局部像素之间的相对关系，而不是绝对的像素值。这使得在不同光照条件下，仍然能够较好地提取人脸特征进行识别。其次，它的计算相对简单，不需要复杂的模型训练过程，能够在较短时间内完成训练和预测操作，适合一些对实时性要求较高的应用场景。

然而，LBPH 也存在一些局限性。例如，它对于姿态变化较大的人脸识别效果可能不太理想。当人脸的角度发生较大改变时，局部二进制模式的特征也会发生较大变化，从而可能导致识别错误。另外，它的识别精度相对一些基于深度学习的先进算法可能会稍低一些，在面对大量相似人脸的场景中，可能会出现混淆的情况。