LBPH算法：从原理到实现

小蓝 • 2025-01-03 14:48 • 编程

一、LBPH算法是什么？

LBPH算法（local binary patterns histogram）是一种用于图像处理与分析的特征提取算法。它能够对图像中的局部纹理特征进行提取、描述和匹配，因此在人脸识别、物体检测等领域被广泛应用。

LBPH算法的基本思想是选取一定大小的邻域像素，并将该邻域中的像素值与其中心像素值进行比较，根据比较结果产生二进制编码来表示该邻域的纹理特征。然后，将所有的邻域特征值作为特征向量的维度，并构建以该维度为坐标轴的直方图进行表示，形成了LBPH特征向量，完成特征提取过程。

二、LBPH算法的实现步骤

1.离散化图像

由于LBPH算法能够提取图像局部纹理特征，因此在对图像进行处理前，先需要对图像进行离散化操作。具体的做法是将灰度图像中的像素值分成不同的像素等级，以便于于后续的计算。假设将灰度图像的像素值分成8个等级，则可以得到以下代码：

def discretize_image(img): 
  num_lbp = 8 #离散化为8个区间
  pixel = (256 / num_lbp) * np.array(range(num_lbp+1))
  img = np.digitize(img, pixel) - 1
  return img

2.计算LBPH编码

在计算LBPH编码时，需要对图像中的每个像素点进行处理。我们可以以像素点为中心点，选取一定大小的邻域像素，然后将该邻域中的像素值与中心像素值进行比较，根据比较结果产生二进制代码。

LBPH算法的二进制编码规则如下：若相邻的像素点的像素值大于中心像素点的像素值，则该像素点的二进制编码为1；否则为0。将所有邻域像素的二进制编码拼接起来，即可得到LBPH编码，如下所示：

def compute_lbp(pixel, img, radius=1):
  lbp = 0
  for i, j in radius_circle(radius):
    row, col = pixel[0] + i, pixel[1] + j
    if img[row, col] >= img[pixel]:
      lbp = (lbp << 1) + 1
    else:
      lbp = lbp << 1
  return lbp

3.计算LBPH直方图

计算LBPH直方图时，需要将全图中的LBPH编码分别存储在直方图中的对应位置中，并进行累加操作。假设直方图的维度为256，则可以使用下列代码进行实现：

def compute_histogram(img, radius=1, n_sample=8):
  img = cv2.GaussianBlur(img, (5,5), 0)
  hist = np.zeros((2 ** (n_sample * radius * 2)), dtype=np.float32)
  for i in range(radius, img.shape[0] - radius):
    for j in range(radius, img.shape[1] - radius):
      lbp_code = compute_lbp((i, j), img, radius)
      hist[lbp_code] += 1
  return hist

三、LBPH算法的优缺点

1.优点

LBPH算法能够克服众多面部表情和光照变化的影响，对于模糊、复杂背景和人脸姿态不正的人脸识别问题有很好的效果。

同时，其计算复杂度相对较低，易于实现；也具有较高的鲁棒性和可靠性。

2.缺点

LBPH算法相对于其他的人脸识别算法而言，分类效果相对较差。部分原因是因为LBPH算法仅从局部图像维度来表示人脸特征，因此容易受局部区域的噪声影响而与全局特征差异大。

同时在实际应用中，当人脸尺寸较小时，一些重要的纹理信息可能会被忽略而导致人脸识别效果较差。

四、总结

LBPH算法是一种用于图像处理与分析的特征提取算法。它能够对图像中的局部纹理特征进行提取、描述和匹配，因此在人脸识别、物体检测等领域被广泛应用。其基本思想是选取一定大小的邻域像素，并将该邻域中的像素值与其中心像素值进行比较，根据比较结果产生二进制编码来表示该邻域的纹理特征。随后，以所有邻域特征值作为特征向量的维度，构建以该维度为坐标轴的直方图进行表示，从而完成特征提取过程。

虽然LBPH算法能够克服众多面部表情和光照变化的影响，对于模糊、复杂背景和人脸姿态不正的人脸识别问题有很好的效果，但其相对于其他人脸识别算法而言分类效果较差，同时需要保证人脸样本库中有足够丰富和多样的样本，以提高识别正确率。

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