用matlab，实现LBP人脸识别

LBP（Local Binary Patterns）是一种基于局部纹理特征的人脸识别方法。下面是使用MATLAB实现LBP人脸识别的基本步骤：

1. 读入人脸图像集，将其转换为灰度图像。

% 读入人脸图像集
imgSet = imageSet('face_database', 'recursive');
% 将图像集转换为灰度图像
for i = 1:imgSet.Count
    img = read(imgSet, i);
    img = rgb2gray(img);
    imgSet.ImageLocation{i} = img;
end

2. 对每个图像进行LBP特征提取，并将其存储在特征矩阵中。

% 定义LBP特征提取函数
lbp = @(x)reshape(dec2bin(...
    x(1,1)*0+x(2,1)*1+x(3,1)*2+x(3,2)*4+x(3,3)*8+x(2,3)*16+x(1,3)*32+x(1,2)*64,8)',1,[]);
% 提取每个图像的LBP特征
featureMatrix = zeros(imgSet.Count, 256);
for i = 1:imgSet.Count
    img = read(imgSet, i);
    imgLBP = vl_lbp(im2single(img), 8);
    featureMatrix(i,:) = double(reshape(imgLBP,1,[]));
end

3. 使用PCA降维，将特征矩阵降维到低维空间。

% 对特征矩阵进行PCA降维
[coeff,score,latent] = pca(featureMatrix);
lowDim = score(:,1:50);

4. 对测试图像进行LBP特征提取，并将其投影到低维空间中。

% 读入测试图像
testImg = imread('test_face.png');
testImg = rgb2gray(testImg);
% 提取测试图像的LBP特征
testImgLBP = vl_lbp(im2single(testImg), 8);
testFeature = double(reshape(testImgLBP,1,[]));
% 将测试图像特征投影到低维空间中
testLowDim = (testFeature - mean(featureMatrix))*coeff(:,1:50);

5. 计算测试图像与每个训练图像之间的欧氏距离，找到与测试图像距离最近的训练图像。

% 计算测试图像与每个训练图像之间的欧氏距离
distances = zeros(imgSet.Count, 1);
for i = 1:imgSet.Count
    distances(i) = norm(lowDim(i,:) - testLowDim);
end
% 找到距离最近的训练图像
[minDist, idx] = min(distances);

6. 输出识别结果。

% 输出识别结果
if minDist < 100
    fprintf('该测试图像与第%d个训练图像匹配\n', idx);
else
    fprintf('无法识别该测试图像\n');
end

完整代码如下：

% 读入人脸图像集
imgSet = imageSet('face_database', 'recursive');
% 将图像集转换为灰度图像
for i = 1:imgSet.Count
    img = read(imgSet, i);
    img = rgb2gray(img);
    imgSet.ImageLocation{i} = img;
end
% 定义LBP特征提取函数
lbp = @(x)reshape(dec2bin(...
    x(1,1)*0+x(2,1)*1+x(3,1)*2+x(3,2)*4+x(3,3)*8+x(2,3)*16+x(1,3)*32+x(1,2)*64,8)',1,[]);
% 提取每个图像的LBP特征
featureMatrix = zeros(imgSet.Count, 256);
for i = 1:imgSet.Count
    img = read(imgSet, i);
    imgLBP = vl_lbp(im2single(img), 8);
    featureMatrix(i,:) = double(reshape(imgLBP,1,[]));
end
% 对特征矩阵进行PCA降维
[coeff,score,latent] = pca(featureMatrix);
lowDim = score(:,1:50);
% 读入测试图像
testImg = imread('test_face.png');
testImg = rgb2gray(testImg);
% 提取测试图像的LBP特征
testImgLBP = vl_lbp(im2single(testImg), 8);
testFeature = double(reshape(testImgLBP,1,[]));
% 将测试图像特征投影到低维空间中
testLowDim = (testFeature - mean(featureMatrix))*coeff(:,1:50);
% 计算测试图像与每个训练图像之间的欧氏距离
distances = zeros(imgSet.Count, 1);
for i = 1:imgSet.Count
    distances(i) = norm(lowDim(i,:) - testLowDim);
end
% 找到距离最近的训练图像
[minDist, idx] = min(distances);
% 输出识别结果
if minDist < 100
    fprintf('该测试图像与第%d个训练图像匹配\n', idx);
else
    fprintf('无法识别该测试图像\n');
end