[发明专利]一种基于LBP的人脸特征提取方法及装置

说明书

本发明适用于计算机技术领域，提供了一种基于LBP的人脸特征提取方法及装置，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；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。在本发明中，使用不同半径大小来对人脸图像进行LBP特征提取，从而获取到人脸图像在多个尺度下的LBP特征，实现了对人脸纹理信息的完整表达，有效地提高了人脸特征提取的精度。

技术领域

本发明属于计算机技术领域，尤其涉及一种基于LBP的人脸特征提取方法及装置。

背景技术

人脸识别，是基于人的脸部特征信息，通过计算机进行身份识别的一种技术，当给定一张人脸时，通过人脸识别算法在预存储了不同身份的众多人脸的数据库中进行查找，匹配出与给定的人脸最为相似的人脸，那么，该给定人脸的身份即为匹配出的人脸所对应的身份。目前，人脸识别技术被广泛应用在安防、信息安全领域。

人脸识别技术的核心为对人脸特征的提取，目前，最常用的是局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）特征提取，然而，通过现有的单尺度LBP算法最终提取得到的人脸特征对人脸纹理细节信息的表达不是非常充分，导致特征提取的精度受到影响。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种基于LBP的人脸特征提取方法，旨在解决现有技术中通过单尺度LBP进行人脸特征对人脸纹理细节信息的表达不是非常充分，导致特征提取的精度受到影响的问题。

本发明实施例是这样实现的，一种基于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；

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。

本发明实施例的另一目的在于提供一种基于局部二值模式LBP的人脸特征提取装置，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；

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。

在本发明实施例中，使用不同半径大小来对人脸图像进行LBP特征提取，从而获取到人脸图像在多个尺度下的LBP特征，实现了对人脸纹理信息的完整表达，有效地提高了人脸特征提取的精度。

附图说明

图1是本发明实施例提供的基于LBP的人脸特征提取方法的实现流程图；

图2是本发明实施例提供的基于LBP的人脸特征提取方法的图像分块示意图；

图3是本发明另一实施例提供的基于LBP的人脸特征提取方法的实现流程图；

图4是本发明另一实施例提供的基于LBP的人脸特征提取方法的实现流程图；

图5是本发明实施例提供的基于LBP的人脸特征提取装置的结构框图。

具体实施方式

为了使本发明的目的、技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。