[发明专利]一种基于LBP的人脸特征提取方法及装置

权利要求书

1.一种基于局部二值模式LBP的人脸特征提取方法，其特征在于，包括：

对人脸图像进行分块，得到N个图像分块，所述N为大于1的整数；

分别对每一个所述图像分块进行多尺度的LBP特征提取，得到每一个所述图像分块的多尺度LBP特征；其中，分别采用M种不同像素大小的半径来分别对每一个所述图像分块进行LBP特征提取，得到每一个所述图像分块的多尺度LBP特征，所述M为大于1的整数；

组合N个所述图像分块的所述多尺度LBP特征，并进行归一化处理，得到所述人脸图像的LBP特征；

所述人脸图像包括确定了身份信息的第一人脸图像，所述方法还包括：

对于n张所述第一人脸图像中的每一张所述第一人脸图像，通过分别计算其的中间特征值，其中，所述V_LBPi为第i张所述第一人脸图像的所述多尺度LBP特征，所述i＝1,2,...,n，所述

将n张所述第一人脸图像的所述中间特征值从大到小进行排列，提取其中最大的前k个所述中间特征值，生成序列W；

根据对第i张所述第一人脸图像的所述多尺度LBP特征进行降噪处理，其中，所述V_i为经过降噪处理后的第i张所述第一人脸图像的所述多尺度LBP特征。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述M等于3。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述人脸图像还包括需要进行识别的第二人脸图像，所述方法还包括：

根据V_g＝W^TV_{LBP_g}，对所述第二人脸图像的所述多尺度LBP特征进行降噪处理，其中，所述V_g为经过降噪处理后的所述第二人脸图像的所述多尺度LBP特征，所述V_{LBP_g}为所述第二人脸图像的所述多尺度LBP特征。

4.一种基于局部二值模式LBP的人脸特征提取装置，其特征在于，包括：

分块单元，用于对人脸图像进行分块，得到N个图像分块，所述N为大于1的整数；

特征提取单元，用于分别对每一个所述图像分块进行多尺度的LBP特征提取，得到每一个所述图像分块的多尺度LBP特征；

所述特征提取单元具体用于：

分别采用M种不同像素大小的半径来分别对每一个所述图像分块进行LBP特征提取，得到每一个所述图像分块的多尺度LBP特征，所述M为大于1的整数；

组合单元，用于组合N个所述图像分块的所述多尺度LBP特征，并进行归一化处理，得到所述人脸图像的LBP特征；

所述人脸图像包括确定了身份信息的第一人脸图像，所述装置还包括：

计算单元，用于对于n张所述第一人脸图像中的每一张所述第一人脸图像，通过分别计算其的中间特征值，其中，所述为第i张所述第一人脸图像的所述多尺度LBP特征，所述i＝1,2,...,n，所述

排列单元，用于将n张所述第一人脸图像的所述中间特征值从大到小进行排列，提取其中最大的前k个所述中间特征值，生成序列W；

第一降噪单元，用于根据对第i张所述第一人脸图像的所述多尺度LBP特征进行降噪处理，其中，所述V_i为经过降噪处理后的第i张所述第一人脸图像的所述多尺度LBP特征。

5.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述M等于3。

6.如权利要求4所述的装置，其特征在于，所述人脸图像还包括需要进行识别的第二人脸图像，所述装置还包括：

第二降噪单元，用于根据V_g＝W^TV_{LBP_g}，对所述第二人脸图像的所述多尺度LBP特征进行降噪处理，其中，所述V_g为经过降噪处理后的所述第二人脸图像的所述多尺度LBP特征，所述V_{LBP_g}为所述第二人脸图像的所述多尺度LBP特征。