人臉識(shí)別三大經(jīng)典算法

特征臉?lè)ǎ‥igenface）

特征臉技術(shù)是近期發(fā)展起來(lái)的用于人臉或者一般性剛體識(shí)別以及其它涉及到人臉處理的一種方法。使用特征臉進(jìn)行人臉識(shí)別的方法首先由Sirovich和Kirby（1987）提出（《Low-dimensional procedure forthe characterization of human faces》），并由Matthew Turk和Alex Pentland用于人臉?lè)诸?lèi)（《Eigenfaces for recognition》）。首先把一批人臉圖像轉(zhuǎn)換成一個(gè)特征向量集，稱(chēng)為“Eigenfaces”，即“特征臉”，它們是最初訓(xùn)練圖像集的基本組件。識(shí)別的過(guò)程是把一副新的圖像投影到特征臉子空間，并通過(guò)它的投影點(diǎn)在子空間的位置以及投影線(xiàn)的長(zhǎng)度來(lái)進(jìn)行判定和識(shí)別。

將圖像變換到另一個(gè)空間后，同一個(gè)類(lèi)別的圖像會(huì)聚到一起，不同類(lèi)別的圖像會(huì)聚力比較遠(yuǎn)，在原像素空間中不同類(lèi)別的圖像在分布上很難用簡(jiǎn)單的線(xiàn)或者面切分，變換到另一個(gè)空間，就可以很好的把他們分開(kāi)了。

Eigenfaces選擇的空間變換方法是PCA（主成分分析），利用PCA得到人臉?lè)植嫉闹饕煞?，具體實(shí)現(xiàn)是對(duì)訓(xùn)練集中所有人臉圖像的協(xié)方差矩陣進(jìn)行本征值分解，得到對(duì)應(yīng)的本征向量，這些本征向量就是“特征臉”。每個(gè)特征向量或者特征臉相當(dāng)于捕捉或者描述人臉之間的一種變化或者特性。這就意味著每個(gè)人臉都可以表示為這些特征臉的線(xiàn)性組合。

局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）

局部二值模式（Local binary patterns LBP）是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域里用于分類(lèi)的視覺(jué)算子。LBP，一種用來(lái)描述圖像紋理特征的算子，該算子由芬蘭奧盧大學(xué)的T.Ojala等人在1996年提出（《A comparative study of texturemeasures with classification based on featured distributions》）。2002年，T.Ojala等人在PAMI上又發(fā)表了一篇關(guān)于LBP的文章（《Multiresolution gray-scale androtation invariant texture classification with local binary patterns》）。這一文章非常清楚的闡述了多分辨率、灰度尺度不變和旋轉(zhuǎn)不變、等價(jià)模式的改進(jìn)的LBP特征。LBP的核心思想就是：以中心像素的灰度值作為閾值，與他的領(lǐng)域相比較得到相對(duì)應(yīng)的二進(jìn)制碼來(lái)表示局部紋理特征。

LBP是提取局部特征作為判別依據(jù)的。LBP方法顯著的優(yōu)點(diǎn)是對(duì)光照不敏感，但是依然沒(méi)有解決姿態(tài)和表情的問(wèn)題。不過(guò)相比于特征臉?lè)椒?，LBP的識(shí)別率已經(jīng)有了很大的提升。

Fisherface算法

線(xiàn)性鑒別分析在降維的同時(shí)考慮類(lèi)別信息，由統(tǒng)計(jì)學(xué)家Sir R. A.Fisher1936年發(fā)明（《The useof multiple measurements in taxonomic problems》）。為了找到一種特征組合方式，達(dá)到最大的類(lèi)間離散度和最小的類(lèi)內(nèi)離散度。這個(gè)想法很簡(jiǎn)單：在低維表示下，相同的類(lèi)應(yīng)該緊緊的聚在一起，而不同的類(lèi)別盡量距離越遠(yuǎn)。1997年，Belhumer成功將Fisher判別準(zhǔn)則應(yīng)用于人臉?lè)诸?lèi)，提出了基于線(xiàn)性判別分析的Fisherface方法（《Eigenfaces vs. fisherfaces:Recognition using class specific linear projection》）。

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總結(jié)

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