人脸识别特征提取（LBP）

        LBP是一种简单，有效的纹理分类的特征提取算法。LBP算子是由Ojala等人于1996年提出的，主要的论文是"Multiresolution gray-scale and rotation invariant texture classification with local binary patterns", pami, vol 24, no.7, July 2002。LBP就是"local binary pattern"的缩写。局部二值模式是一个简单但非常有效的纹理运算符。它将各个像素与其附近的像素进行比较，并把结果保存为二进制数。由于其辨别力强大和计算简单，局部二值模式纹理算子已经在不同的场景下得到应用。LBP最重要的属性是对诸如光照变化等造成的灰度变化的鲁棒性。它的另外一个重要特性是它的计算简单，这使得它可以对图像进行实时分析。

        局部二值模式特征向量可以通过如下方式计算：
        1.将检测窗口切分为区块（cells，例如，每个区块16x16像素）。
        2.对区块中的每个像素，与它的八个邻域像素进行比较（左上、左中、左下、右上等）。可以按照顺时针或者逆时针的顺序进行比较。
        3.对于中心像素大于某个邻域的，设置为1；否则，设置为0。这就获得了一个8位的二进制数（通常情况下会转换为十进制数字），作为该位置的特征。
        4.对每一个区块计算直方图。
        5.此时，可以选择将直方图归一化；
        6.串联所有区块的直方图，这就得到了当前检测窗口的特征向量。

        对图像中的每个像素，通过计算以其为中心的3*3邻域内各像素和中心像素的大小关系，把像素的灰度值转化为一个八位二进制序列。具体计算过程如下图所示，对于图像的任意一点Ic，其LBP特征计算为，以Ic为中心，取与Ic相邻的8各点，按照顺时针的方向记为 I0,I1,...,I7；以Ic点的像素值为阈值，如果 Ii 点的像素值小于Ic，则 Ii 被二值化为0，否则为1；将二值化得到的0、1序列看成一个8位二进制数，将该二进制数转化为十进制就可得到Ic点处的LBP算子的值。
　　基本的LBP算子只局限在3*3的邻域内，对于较大图像大尺度的结构不能很好的提取需要的纹理特征，因此研究者们对LBP算子进行了扩展。新的LBP算子LBP（P,R） 可以计算不同半径邻域大小和不同像素点数的特征值，其中P表示周围像素点个数，R表示邻域半径，同时把原来的方形邻域扩展到了圆形，下图给出了四种扩展后的LBP例子，其中，R可以是小数，对于没有落到整数位置的点，根据轨道内离其最近的两个整数位置像素灰度值，利用双线性差值的方法可以计算它的灰度值。

        LBP(P,R)有2^p个值，也就是说图像共有2^p种二进制模型，然而实际研究中发现，所有模式表达信息的重要程度是不同的，统计研究表明，一幅图像中少数模式特别集中，达到总模式的百分之九十左右的比例，Ojala等人定义这种模式为Uniform模式，如果一个二进制序列看成一个圈时，0-1以及1-0的变化出现的次数总和不超过两次，那么这个序列就是Uniform模式 ，比如，00000000、00011110、00100001、11111111，在使用LBP表达图像纹理时，通常只关心Uniform模式，而将所有其他的模式归到同一类中。

        LBP算子利用了周围点与该点的关系对该点进行量化。量化后可以更有效地消除光照对图像的影响。只要光照的变化不足以改变两个点像素值之间的大小关系，那么LBP算子的值不会发生变化，所以一定程度上，基于LBP的识别算法解决了光照变化的问题，但是当图像光照变化不均匀时，各像素间的大小关系被破坏，对应的LBP模式也就发生了变化。