LBPH演算法：從原理到實現

一、LBPH演算法是什麼？

LBPH演算法（local binary patterns histogram）是一種用於圖像處理與分析的特徵提取演算法。它能夠對圖像中的局部紋理特徵進行提取、描述和匹配，因此在人臉識別、物體檢測等領域被廣泛應用。

LBPH演算法的基本思想是選取一定大小的鄰域像素，並將該鄰域中的像素值與其中心像素值進行比較，根據比較結果產生二進位編碼來表示該鄰域的紋理特徵。然後，將所有的鄰域特徵值作為特徵向量的維度，並構建以該維度為坐標軸的直方圖進行表示，形成了LBPH特徵向量，完成特徵提取過程。

二、LBPH演算法的實現步驟

1.離散化圖像

由於LBPH演算法能夠提取圖像局部紋理特徵，因此在對圖像進行處理前，先需要對圖像進行離散化操作。具體的做法是將灰度圖像中的像素值分成不同的像素等級，以便于于後續的計算。假設將灰度圖像的像素值分成8個等級，則可以得到以下代碼：

def discretize_image(img): 
  num_lbp = 8 #離散化為8個區間
  pixel = (256 / num_lbp) * np.array(range(num_lbp+1))
  img = np.digitize(img, pixel) - 1
  return img

2.計算LBPH編碼

在計算LBPH編碼時，需要對圖像中的每個像素點進行處理。我們可以以像素點為中心點，選取一定大小的鄰域像素，然後將該鄰域中的像素值與中心像素值進行比較，根據比較結果產生二進位代碼。

LBPH演算法的二進位編碼規則如下：若相鄰的像素點的像素值大於中心像素點的像素值，則該像素點的二進位編碼為1；否則為0。將所有鄰域像素的二進位編碼拼接起來，即可得到LBPH編碼，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.計算LBPH直方圖

計算LBPH直方圖時，需要將全圖中的LBPH編碼分別存儲在直方圖中的對應位置中，並進行累加操作。假設直方圖的維度為256，則可以使用下列代碼進行實現：

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演算法的優缺點

1.優點

LBPH演算法能夠克服眾多面部表情和光照變化的影響，對於模糊、複雜背景和人臉姿態不正的人臉識別問題有很好的效果。

同時，其計算複雜度相對較低，易於實現；也具有較高的魯棒性和可靠性。

2.缺點

LBPH演算法相對於其他的人臉識別演算法而言，分類效果相對較差。部分原因是因為LBPH演算法僅從局部圖像維度來表示人臉特徵，因此容易受局部區域的雜訊影響而與全局特徵差異大。

同時在實際應用中，當人臉尺寸較小時，一些重要的紋理信息可能會被忽略而導致人臉識別效果較差。

四、總結

LBPH演算法是一種用於圖像處理與分析的特徵提取演算法。它能夠對圖像中的局部紋理特徵進行提取、描述和匹配，因此在人臉識別、物體檢測等領域被廣泛應用。其基本思想是選取一定大小的鄰域像素，並將該鄰域中的像素值與其中心像素值進行比較，根據比較結果產生二進位編碼來表示該鄰域的紋理特徵。隨後，以所有鄰域特徵值作為特徵向量的維度，構建以該維度為坐標軸的直方圖進行表示，從而完成特徵提取過程。

雖然LBPH演算法能夠克服眾多面部表情和光照變化的影響，對於模糊、複雜背景和人臉姿態不正的人臉識別問題有很好的效果，但其相對於其他人臉識別演算法而言分類效果較差，同時需要保證人臉樣本庫中有足夠豐富和多樣的樣本，以提高識別正確率。