人脸识别作为计算机视觉领域的一个重要应用，其准确性和鲁棒性对于实际应用至关重要。近年来，卷积神经网络（CNN）在人脸识别中取得了显著成果，但其仍存在对光照、姿态变化敏感等问题。本文提出一种结合局部二值模式（LBP）与深度特征提取的改进方法，旨在提高人脸识别系统的性能。
卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，能够从原始图像中提取出高层次的特征表示，已在多个计算机视觉任务中展现出强大的能力。然而，在复杂场景下，如光照变化、遮挡、姿态变化等，传统CNN方法的人脸识别效果仍有待提升。局部二值模式作为一种纹理描述算子，对光照和旋转具有较强的鲁棒性，因此本文探索将其与CNN结合，以提高人脸识别系统的鲁棒性。
卷积神经网络由输入层、卷积层、池化层、全连接层和输出层组成。其中，卷积层通过卷积核在输入图像上滑动，提取局部特征；池化层则通过下采样操作减少特征图的维度，提高模型的泛化能力。全连接层负责将提取的特征映射到分类标签上。
局部二值模式是一种描述图像局部纹理特征的算子，其基本思想是将每个像素与其邻域内的像素进行比较，生成二进制编码。LBP对光照变化具有较强的鲁棒性，并且计算效率高，因此在纹理分类和人脸识别等任务中得到了广泛应用。
本文提出的改进方法主要包括以下步骤：
以下是一个简化的代码示例，展示了如何融合LBP与深度特征：
import cv2
import numpy as np
from sklearn.svm import SVC
from keras.applications.vgg16 import VGG16, preprocess_input
from keras.models import Model
from keras.layers import Dense, Flatten
# 加载预训练的VGG16模型，并去掉全连接层
base_model = VGG16(weights='imagenet', include_top=False)
x = base_model.output
x = Flatten()(x)
x = Dense(1024, activation='relu')(x)
model = Model(inputs=base_model.input, outputs=x)
# 定义LBP特征提取函数
def lbp(image, radius=1, neighbors=8):
return cv2.calcHist([image], [0], None, [256], [0, 256], method=cv2.HISTCMP_LBP)
# 加载并预处理人脸图像
image = cv2.imread('face_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
image = cv2.resize(image, (224, 224))
image = preprocess_input(np.expand_dims(image, axis=0))
# 提取深度特征和LBP特征
deep_feature = model.predict(image)
lbp_feature = lbp(cv2.imread('face_image.jpg', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
# 特征融合
fused_feature = np.concatenate((deep_feature.flatten(), lbp_feature.flatten()), axis=0)
# 使用SVM进行分类
classifier = SVC()
# 假设已经有训练数据X_train和y_train
# classifier.fit(X_train, y_train)
# result = classifier.predict([fused_feature])
在多个公开人脸数据库上进行了实验，结果表明，融合LBP与深度特征的方法在光照变化、遮挡和姿态变化等复杂场景下，均取得了优于传统CNN方法的识别效果。这证明了融合LBP与深度特征能够有效提升人脸识别系统的鲁棒性。
本文提出了一种结合局部二值模式与深度特征提取的改进方法，用于提升人脸识别系统的准确性和鲁棒性。实验结果表明，该方法在复杂场景下取得了显著效果。未来工作将进一步优化特征融合策略，并探索更多深度学习技术在人脸识别中的应用。