陆　玉，张　华

（1.阜阳职业技术学院人文社科系；2.阜阳职业技术学院实训中心，安徽阜阳236031）

基于改进的LBP面部识别智能算法

陆玉1，张华2

（1.阜阳职业技术学院人文社科系；2.阜阳职业技术学院实训中心，安徽阜阳236031）

摘要：在传统的LBP算法的基础上，提出了一种改进的自适应阈值算法用于人类面部识别.提取图像的每个子区域的LBP，根据子区域图像自身的情况设定阈值，利用该阈值提取纹理特征，同时融合信息熵对分解的特征层进行直方图加权，在FERET人脸数据库上进行的实验证明，本文提出的算法具有更高的鉴别能力和对噪声干扰的更强的鲁棒性，能够有效提高图像检索的准确率.

关键词：人脸识别；LBP；自适应

人脸识别技术是一个跨学科的计算机应用技术，其应用范围广泛，在门卫系统、身份识别等各种领域都具有巨大的应用前景.然而，对开发可批量应用的识别系统来说，仍有许多待解决问题，尤其是准确提取人脸纹理特征和研究高效、鲁棒的识别算法，原因主要有：（1）人脸表情丰富；（2）人脸成像的背景复杂；（3）人脸图像受光照、成像角度影响等［1］.为此本文提出一种基于自适应阈值的LBP算法（ATLBP），其主要思想是通过实验计算出自适应于图像各个子区域的LBP阈值，降低算法复杂度，提高算法对图像局部特征提取的精度.

1　预处理

传统的LBP算法简单高效，具有良好的稳定性和识别率，但它笼统地对图像进行纹理特征的提取，会导致丢失部分重要纹理［2-3］.事实上图……