人脸识别-再识

这里是识别，而不是人脸检测，检测部分前面我已经说过，是一种基于adaboost的级联决策算法，能够高精度的检测出人脸所在的区域。
前面我们转载了几篇人脸识别网上的资源，大家可能知道如何在OpenCV中使用人脸识别这个库，但是对于其中算法的深层含义还远没有彻底弄懂。所以我通过一篇论文的阅读《基于LBP和Fisher face的人脸算法研究》讲解现在人脸识别算法的具体含义。

    CV_EXPORTS_W Ptr<FaceRecognizer> **createEigenFaceRecognizer**(int num_components = 0, double threshold = DBL_MAX);    CV_EXPORTS_W Ptr<FaceRecognizer> **createFisherFaceRecognizer**(int num_components = 0, double threshold = DBL_MAX);    CV_EXPORTS_W Ptr<FaceRecognizer> **createLBPHFaceRecognizer**(int radius=1, int neighbors=8,                                                            int grid_x=8, int grid_y=8, double threshold = DBL_MAX);

OpenCV中比较好认识的就是 基于LBP算子的人脸识别算法。我们首先讲解这个算子的过程。
还是先看下OpenCV下的结果，我们使用的是ORL人脸数据库，每个人有10张，包含了40个人。

vector<Mat> images;      vector<int> labels;      // images for first person      images.push_back(imread("ORL\\s1\\1.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));      labels.push_back(1);      images.push_back(imread("ORL\\s1\\2.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));       labels.push_back(1);      images.push_back(imread("ORL\\s1\\3.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));      labels.push_back(1);      images.push_back(imread("ORL\\s1\\4.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));       labels.push_back(1);      images.push_back(imread("ORL\\s1\\5.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));      labels.push_back(1);      images.push_back(imread("ORL\\s1\\6.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));       labels.push_back(1);      images.push_back(imread("ORL\\s1\\7.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));      labels.push_back(1);      images.push_back(imread("ORL\\s1\\8.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE));       labels.push_back(1);  

这是第一个人的信息，大家可以按照这个规律进行人脸的扩展。

    Ptr<FaceRecognizer> model = createEigenFaceRecognizer();    model->train(images, labels);      Mat img = imread("ORL\\s1\\8.bmp", CV_LOAD_IMAGE_GRAYSCALE);      double confidence;    int predicted;    model->predict(img,predicted,confidence);  

confidence是预测的置信度。可以在构造createEigenFaceRecognizer的时候设置阈值参数，如果超过了这个参数，那么得到的结果就是-1，表示没有合适的分类。

基于LBP的人脸识别
LBP是local binary pattern的简写，局部二值模式。
原始LBP算子最初是在3*3的矩形窗口上定义的，以矩形窗口心中点的灰度值作为阈值，将邻域内各像素点像素值与阈值进行比较，将比较结果进行二值化处理，然后各邻域像素点根据位置的不同进行加权求和和到该窗口中心的LBP值（为了满足旋转性，将该二值串进行循环移动，然后使用权值加权–如下）。

对所有情况中选择值最小的作为这个点的LBP值。
当然后面提出了基于圆形的任意半径只是一个扩展，也很好理解。
接着，在圆形LBP的基础上，发现局部二值模式在提取局部纹理特征过程中，二进制模式种类数是对着采样像素点的个数增加而增加的。比如3*3的矩形框中的二进制模式就有28=256种，当变成5*5的时候，二进制模式的值会成指数增加。（实际上模式的个数就是对应了最终的特征直方图的维数，维数大，那么处理起来就比较费时了）。为了解决这一问题，Ojala等人提出了一致性模式方法(Uniform Pattern)方法。他们认为当某个二进制串相连成环状时，如果二进制位数变换至多2次，那么就是一致性模式，其余的则就是非一致性模式。

注意：对于3×3邻域内8个采样点来说，二进制模式由原始的256种减少为58种，即：它把值分为59类，58个uniform pattern为一类，其它的所有值为第59类。

当我们知道某一个点属于哪个模式后，接下来我们基于这些LBP值进行人脸识别。
LBP被运用于计算机人脸识别领域时，提取出来的人脸特征通常是以LBP直方图向量进行表达的。
1. 对预处理后的人脸图像进行分块
2. 对分块后的各小块图像区域进行LBP特征提取变换
3. 使用LBP直返图向量作为人脸特征的描述。

一般分块数越多，人脸表达的效果就会越好，但是分块数越多，会直接导致特征向量维数的增加，会增加计算的复杂度。对每个分块计算LBP值的直方图，然后将所有分块直方图进行连接得到最终的直方图特征向量，这个特征向量代表原来的人脸图像，可以用来描述整体图像。

对于这个融合的直方图，我们进行特征分类。
如果训练样本数量越大，分类的效果也会越好，在基于LBP的人脸识别中，通常采用基于直方图的相似性度量的最近邻分类方法来分类。
我们可以在 OpenCV源码中找到他的实现“sources
\modules\contrib\src\facerec.cpp”函数

void LBPH::predict(InputArray _src, int &minClass, double &minDist) const 

部分源码如下：

   // find 1-nearest neighbor    minDist = DBL_MAX;    minClass = -1;    for(size_t sampleIdx = 0; sampleIdx < _histograms.size(); sampleIdx++) {        double dist = compareHist(_histograms[sampleIdx], query, CV_COMP_CHISQR);        if((dist < minDist) && (dist < _threshold)) {            minDist = dist;            minClass = _labels.at<int>((int) sampleIdx);        }    }

可以看出是在所有图像的直方图中找出距离最近的作为返回值。