基于局部径向二值模式的三维人脸识别

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1、2015年4月第4l卷第4期北京航空航天大学学报JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstronauticsApril2015V01．4lNo．4http：／／bhxb．buaa．edu．enjbuaa@buaa．edu．cnDOI：10．13700／j．bh．1001—5965．2014．0289基于局部径向二值模式的三维人脸识别刘青，孙军华+(北京航空航天大学仪器科学与光电工程学院，北京100191)摘要：针对人脸识别中局部特征的提取，提出了局部径向二值模式(LRBP，LocalR

2、adialBinaryPattern)，并将其用于三维人脸识别．首先，对经过预处理的人脸深度图像进行区域划分；然后用局部径向二值模式提取子区域的特征序列，并将其链接在一起构成三维人脸的特征向量；最后，利用Fisherface方法对三维人脸特征向量进行训练和识别．在中国科学院自动化研究所三维人脸数据库中选取样本，利用LRBP对其进行识别，结果表明该方法在基本不损失识别率的前提下，可以有效提高识别的效率．关键词：模式识别；三维人脸识别；局部特征；二值模式；局部径向二值模式中图分类号：TP391．4文献标识码：A文章编号：1001．596

3、5(2015)04-0732-05近些年，随着计算机及其应用技术的迅速发展，生物特征识别作为新兴的信息认证技术正逐步发展起来．人脸识别是其中的一个分支，它是一种利用人的面部特征作为识别信息的身份验证技术．最初，该技术主要应用于二维图像，但由于二维图像本身易受到多种因素干扰，使得这一技术的发展受到制约．随着三维成像技术的发展，人脸识别被逐步引入到三维图像中来．三维图像不易受光照等因素的影响，因此比二维图像更适合用于人脸识别¨⋯．基于面部特征的算法是人脸识别中常用的方法，SIFT特征[51、PointSignature旧1描述符和曲率等

4、特征都可用于人脸识别．局部二值模式(LBP)由Ojala等¨1提出，最初是用它来提取图像的纹理信息．后来被一些研究人员用于面部特征提取旧引，并引入到二维人脸识别中¨m123，且得到了不错的效果．Guo等¨副提出的CLBP算子由3部分组成：局部灰度差的符号部分(CLBP—S)、幅值部分(CLBP—M)及中心像素灰度(CLBP—C)．其中，CLBP—S相当于基本的LBP算子．在单一算子中，LBP的特征提取能力最好，组合而成的CLBP算子的特征表征能力超过LBP．Yan等¨41将不同采样半径的LBP算子结合在一起构成了Multi—Radi

5、usLBP，并将其与现有的描述符Gabor特征、LBP和EOH进行了比较．Gabor特征和LBP在局部特征提取方面的效果相当且可以互补，两者结合后的结果较单独使用都有了明显提高，而Multi．RadiusLBP在现有描述符中的识别结果最好．然而以上方法在提高描述符的局部特征表现能力的同时也大幅增加了算子的维数，忽视了高维算子对运算效率的影响．本文针对这一问题提出了局部径向二值模式，并将其应用到三维人脸识别中．1局部二值模式介绍1．1LBP局部二值模式(LBP)以中心点像素值作为阈值，对邻域像素进行二值化处理．其表达式为收稿日期：20

6、14-05-21；录用日期：2014-09-26；网络出版时间：2014．10-2016：15网络出版地址：WWW．cnki．net／kcms／doi／10．13700／j．bh．1001-5965．2014．0289．html基金项目：国家自然科学基金资助项目(61275162)作者简介：刘青(1989一)，女，河北邯郸人，硕士生，602919926@163．tom}通讯作者：孙军华(1975一)，男，湖北荆门人，副教授，sjh@buaa．edu．cn，主要研究方向为光电精密测量、机器视觉和图像理解．弓l用格式：刘青．孙军华．基f

7、局部径向二值模式的三维人验识剐【J1．北京航空航天大学学报．2015．41(4)：732—736．LinQ，SunJH．3Dfacerecognitionbasedonlocalradialbinarypattern[JJ．JournalofBeijingUniversityofAeronauticsandAstro—nautics，2015，4I(4)：732—736(inChinese)．第4期刘青，等：基于局部径向二值模式的三维人脸识别733P—l‰邶)=∑s(g，一g。)29(1)P=0s(戈)：』1戈≥o【0z<0g。为中

8、心像素值；g。为邻域像素值；P为邻域点个数；R为邻域半径．通常LBP算子取3×3邻域，将标准的LBP算子扩展为圆形邻域后可得到任意半径和邻域点数的算子．图1给出了圆形邻域下(P，R)取不同值时算子邻域示意图．瓣鞲鞲瓣)(，J，R)=(