lbp 人脸识别 matlab,GitHub - stuhard/LBP-DBN-face-recognition: 使用LBP特征提取算法提取人脸特征，DBN网络来实现人脸识别，测试数据库ORL数据...

LBP（Local Binary Pattern）是一种用于图像处理中的特征提取算法，常用于人脸识别中。该算法通过将图像中的像素值与其周围像素的值进行比较，得到二进制编码，从而提取出局部纹理特征。

该GitHub项目（stuhard/LBP-DBN-face-recognition）使用LBP特征提取算法提取人脸特征，并使用DBN（Deep Belief Networks）网络来实现人脸识别，测试数据集为ORL数据集。DBN是一种深度学习算法，由多层的Restricted Boltzmann Machine（RBM）组成，可以用于特征提取和分类。

该项目的使用方法为：

1. 下载ORL数据集并解压到指定文件夹中。
2. 运行`LBP_DBN_train.m`文件进行训练，得到训练好的DBN模型。
3. 运行`LBP_DBN_test.m`文件进行测试，可以得到测试结果和识别率。

该项目使用Matlab编写，需要Matlab环境和Deep Learning Toolbox支持。

相关问题

基于python的人脸识别系统代码，用qt界面，使用决策树算法和LBP特征提取方法

好的，针对您的问题，我为您提供以下的代码实现：

# 导入需要的库
import cv2
import numpy as np
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.tree import DecisionTreeClassifier
from sklearn.metrics import accuracy_score
from skimage.feature import local_binary_pattern
from PyQt5.QtGui import QImage, QPixmap
from PyQt5.QtCore import QThread, pyqtSignal
from PyQt5.QtWidgets import QApplication, QWidget, QLabel, QVBoxLayout, QHBoxLayout, QPushButton, QFileDialog, QMessageBox

# 定义人脸识别界面
class FaceRecognition(QWidget):
    def __init__(self):
        super(FaceRecognition, self).__init__()
        self.setWindowTitle('人脸识别系统')
        self.setFixedSize(640, 480)

        # 定义界面控件
        self.label_image = QLabel('请选择一张图片', self)
        self.label_image.setAlignment(4)
        self.button_select = QPushButton('选择图片', self)
        self.button_select.clicked.connect(self.select_image)
        self.button_recognize = QPushButton('识别人脸', self)
        self.button_recognize.clicked.connect(self.recognize_face)

        # 定义界面布局
        layout_v = QVBoxLayout()
        layout_h = QHBoxLayout()
        layout_h.addWidget(self.label_image)
        layout_v.addLayout(layout_h)
        layout_v.addWidget(self.button_select)
        layout_v.addWidget(self.button_recognize)
        self.setLayout(layout_v)

        # 加载数据集
        self.data, self.target = self.load_dataset()

        # 训练决策树模型
        self.model = DecisionTreeClassifier()
        self.model.fit(self.data, self.target)

    # 加载数据集
    def load_dataset(self):
        # 加载人脸数据集
        face_dataset = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
        # 定义空列表
        data, target = [], []
        # 遍历样本文件夹
        for i in range(1, 41):
            for j in range(1, 11):
                # 读取样本图片
                image = cv2.imread('data/s' + str(i) + '/' + str(j) + '.pgm', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)
                # 检测人脸
                faces = face_dataset.detectMultiScale(image, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
                for x, y, w, h in faces:
                    # 提取LBP特征
                    lbp = local_binary_pattern(image[y:y+h, x:x+w], 8, 1, 'uniform')
                    # 统计LBP特征直方图
                    hist, _ = np.histogram(lbp.ravel(), 256, [0, 256])
                    # 添加至数据集
                    data.append(hist)
                    target.append(i)
        # 转化为数组类型
        data = np.array(data, dtype=np.float32)
        target = np.array(target, dtype=np.int32)
        # 返回数据集和标签
        return data, target

    # 选择图片
    def select_image(self):
        # 弹出文件选择框
        filename, _ = QFileDialog.getOpenFileName(self, '选择图片', '.', 'Image Files(*.png *.jpg *.bmp)')
        # 判断是否选择了图片
        if filename:
            # 显示图片
            image = cv2.imread(filename)
            image = cv2.cvtColor(image, cv2.COLOR_BGR2RGB)
            image = cv2.resize(image, (320, 240))
            image = QImage(image.data, image.shape[1], image.shape[0], QImage.Format_RGB888)
            pixmap = QPixmap.fromImage(image)
            self.label_image.setPixmap(pixmap)

    # 识别人脸
    def recognize_face(self):
        # 获取图片
        pixmap = self.label_image.pixmap()
        if pixmap:
            # 转化为OpenCV格式
            image = pixmap.toImage()
            image = image.convertToFormat(QImage.Format_RGB888)
            rows = image.height()
            cols = image.width()
            ptr = image.constBits()
            ptr.setsize(rows * cols * 3)
            img = np.array(ptr).reshape(rows, cols, 3)
            img = cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_RGB2BGR)
            # 检测人脸
            face_dataset = cv2.CascadeClassifier('haarcascade_frontalface_default.xml')
            faces = face_dataset.detectMultiScale(img, scaleFactor=1.2, minNeighbors=5)
            # 提取LBP特征
            for x, y, w, h in faces:
                lbp = local_binary_pattern(img[y:y+h, x:x+w], 8, 1, 'uniform')
                hist, _ = np.histogram(lbp.ravel(), 256, [0, 256])
                # 预测人脸
                result = self.model.predict(hist.reshape(1, -1))
                # 显示预测结果
                QMessageBox.information(self, '识别结果', '该人脸属于第' + str(result[0]) + '个人')
        else:
            QMessageBox.warning(self, '警告', '请先选择一张图片')

# 定义人脸识别线程
class FaceRecognitionThread(QThread):
    # 定义信号
    signal_finish = pyqtSignal()

    def __init__(self):
        super(FaceRecognitionThread, self).__init__()

    # 重写run方法
    def run(self):
        # 创建应用
        app = QApplication([])
        # 创建人脸识别界面
        face_recognition = FaceRecognition()
        face_recognition.show()
        # 运行应用
        app.exec_()
        # 发送结束信号
        self.signal_finish.emit()

# 主函数
if __name__ == '__main__':
    # 创建人脸识别线程
    face_recognition_thread = FaceRecognitionThread()
    # 启动线程
    face_recognition_thread.start()
    # 等待线程结束
    face_recognition_thread.wait()

上述代码实现了一个基于Python的人脸识别系统，使用了Qt界面、决策树算法和LBP特征提取方法。其中，`FaceRecognition`类定义了人脸识别界面，包含选择图片和识别人脸两个按钮，同时实现了加载数据集、训练决策树模型、选择图片、识别人脸等功能。`FaceRecognitionThread`类定义了人脸识别线程，用于运行人脸识别系统。在主函数中，我们创建了人脸识别线程，并启动线程运行人脸识别系统。

LBP 人脸特征提取算法

LBP（Local Binary Patterns，局部二值模式）是一种用于图像处理和计算机视觉中的局部特征描述子。它是由T. Ojala, M. Pietikäinen和 D. Harwood等人在1994年提出来的。LBP算法通过对图像中每个像素点与其周围像素点的灰度值进行比较，将其转化为二进制数，从而得到一个二进制编码的局部特征。LBP算法具有对光照不敏感、计算简单、计算速度快等优点，因此在人脸识别领域得到了广泛应用。而MB_LBP算法则是在LBP算法的基础上，结合了多块LBP和改进的Fast PCA算法，用于提高人脸识别的准确率和效率。