基于改进梯度局部二值模式的人脸识别 
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Face Recognition Based on Improved Gradient Local Binary Pattern
1 湘潭大学物理与光电工程学院, 湖南 湘潭 411105
2 湖南应用技术学院机电工程学院, 湖南 常德 415000
图 & 表
图 1. Sobel算子。(a)水平方向;(b)竖直方向;(c) 45°方向;(d) 135°方向
Fig. 1. Sobel operator. (a) Horizontal direction; (b) vertical direction; (c) 45° direction; (d) 135° direction
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图 2. (a)采样点;(b) LBP编码;(c) GLBP编码
Fig. 2. (a) Sampling point; (b) LBP encoding; (c) GLBP encoding
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图 3. GLBP与LBP的稳健性比较。(a)原始编码;(b)加噪编码
Fig. 3. Robustness of GLBP versus LBP. (a) Original encoding; (b) noise encoding
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图 4. (a)传统的信息提取;(b)改进的信息提取
Fig. 4. (a) Traditional feature extraction; (b) improved feature extraction
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图 5. IGLBP的编码过程
Fig. 5. IGLBP encoding process
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图 6. 算法流程图
Fig. 6. Flow chart of the proposed algorithm
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图 7. IGLBP特征提取流程
Fig. 7. Flow chart of IGLBP feature extraction
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图 8. (a)训练样本;(b) AR表情集;(c) AR光照集;(d) AR遮挡A集;(e) AR遮挡B集
Fig. 8. (a) Training sample; (b) AR expression subset; (c) AR illumination subset; (d) AR partial occlusion subset A; (e) AR partial occlusion subset B
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图 9. (a)训练样本;(b) CAS-PEAL表情集;(c) CAS-PEAL背景集;(d) CAS-PEAL饰物集
Fig. 9. (a) Training sample; (b) CAS-PEAL expression subset; (c) CAS-PEAL background subset; (d) CAS-PEAL accessory subset
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图 10. YALE人脸库
Fig. 10. YALE face library
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表 1不同算法在AR人脸库上的识别率
Table1. Recognition rate on AR database of different algorithms%
| Algorithm | Facialexpressionsubset | Illuminationsubset | Partialocclusionsubset A | Partialocclusionsubset B |
|---|
| LBP | 93.33 | 92.33 | 91.67 | 72.67 | | LDP | 96.33 | 93.00 | 90.00 | 71.67 | | CSLBP | 96.67 | 95.00 | 87.67 | 73.00 | | LGBP | 94.67 | 99.00 | 94.33 | 90.33 | | IGLBP | 99.67 | 99.00 | 98.67 | 94.33 |
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表 2不同算法在CAS-PEAL人脸库上的识别率
Table2. Recognition rate on CAS-PEAL database of different algorithms%
| Algorithm | Backgroundsubset | Expressionsubset | Accessorysubset |
|---|
| LBP | 91.00 | 89.00 | 91.00 | | LDP | 97.33 | 95.00 | 86.00 | | CSLBP | 93.25 | 87.25 | 90.25 | | LGBP | 97.52 | 91.25 | 93.00 | | IGLBP | 99.75 | 96.25 | 97.00 |
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表 3不同算法在YALE人脸库上的识别率
Table3. Recognition rate on YALE database of different algorithms%
| Algorithm | Number of sample |
|---|
| 2 | 3 | 4 | 5 |
|---|
| LBP | 73.25 | 77.66 | 78.00 | 78.33 | | LDP | 78.00 | 81.75 | 82.34 | 84.75 | | CSLBP | 79.37 | 82.06 | 83.00 | 85.72 | | LGBP | 85.32 | 90.09 | 92.33 | 93.25 | | IGLBP | 86.61 | 92.05 | 93.57 | 94.53 |
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表 4加入不同方差的高斯噪声后,不同算法在CAS-PEAL背景集人脸库上的实验结果
Table4. Results on CAS-PEAL background subset of different algorithms after adding different variances of Gaussian noise%
| Algorithm | σ=0 | σ=0.0001 | σ=0.0002 | σ=0.0003 | σ=0.0004 | δ |
|---|
| LBP | 91.00 | 36.25 | 16.00 | 9.25 | 6.75 | 92.58 | | LDP | 97.33 | 95.00 | 93.25 | 90.50 | 87.75 | 9.84 | | CSLBP | 93.25 | 90.25 | 83.52 | 76.25 | 65.25 | 30.03 | | LGBP | 97.52 | 96.25 | 95.75 | 94.00 | 93.25 | 4.38 | | IGLBP | 99.75 | 99.50 | 99.25 | 99.00 | 98.50 | 1.25 |
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表 5加入不同方差的高斯噪声后,不同算法在CAS-PEAL表情集人脸库上的实验结果
Table5. Results on CAS-PEAL expression subset of different algorithms after adding different variances of Gaussian noise%
| Algorithm | σ=0 | σ=0.0001 | σ=0.0002 | σ=0.0003 | σ=0.0004 | δ |
|---|
| LBP | 89.00 | 28.50 | 13.50 | 7.25 | 6.25 | 92.98 | | LDP | 95.00 | 91.25 | 87.25 | 82.98 | 78.00 | 17.89 | | CSLBP | 87.25 | 83.50 | 79.25 | 74.75 | 63.25 | 27.51 | | LGBP | 91.25 | 90.50 | 89.00 | 88.50 | 86.75 | 4.93 | | IGLBP | 96.25 | 92.50 | 92.00 | 91.25 | 90.75 | 5.71 |
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表 6加入不同方差的高斯噪声后,不同算法在CAS-PEAL饰物集人脸库上的实验结果
Table6. Results on CAS-PEAL accessory subset of different algorithms after adding different variances of Gaussian noise%
| Algorithm | σ=0 | σ=0.0001 | σ=0.0002 | σ=0.0003 | σ=0.0004 | δ |
|---|
| LBP | 91.00 | 26.25 | 14.00 | 8.50 | 6.50 | 92.86 | | LDP | 86.00 | 83.50 | 79.25 | 74.75 | 71.67 | 16.66 | | CSLBP | 90.25 | 97.25 | 81.00 | 74.75 | 63.00 | 30.19 | | LGBP | 93.00 | 91.25 | 90.50 | 89.75 | 87.65 | 5.75 | | IGLBP | 97.00 | 94.75 | 94.50 | 93.50 | 92.75 | 4.90 |
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表 7不同算法在YALE人脸库的特征维数和平均耗时
Table7. Feature dimensions and average time of different algorithms on YALE database
| Algorithm | Feature dimension | T1 /ms | T2 /ms |
|---|
| LBP | 16384 | 30.3 | 23.2 | | LDP | 16384 | 439.1 | 22.9 | | CSLBP | 1024 | 23.6 | 2.5 | | LGBP | 655360 | 883.5 | 102.6 | | IGLBP | 16384 | 94.5 | 23.0 |
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杨恢先, 陈永, 张翡, 周彤彤. 基于改进梯度局部二值模式的人脸识别[J]. 激光与光电子学进展, 2018, 55(6): 061004. Huixian Yang, Yong Chen, Fei Zhang, Tongtong Zhou. Face Recognition Based on Improved Gradient Local Binary Pattern[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2018, 55(6): 061004.
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