LBP+PCA人脸识别算法V2：等价模式优化与性能提升

本开发文档V21主要关注于改进的LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）与PCA（Principal Component Analysis，主成分分析）相结合的人脸识别算法。该算法的核心流程包括以下几个步骤： 1. 数据准备： - 读入人脸图像：文档以`filename1`和`filename2`为例，通过`cv2.imread()`函数加载BGR格式的图像，如`image1`和`image2`。 2. 图像预处理： - 将RGB图像转化为灰度图像：通过`cv2.cvtColor()`函数将`image1`转换为灰度，确保后续处理的准确性。 - 图像大小调整：使用`cv2.resize()`将图像统一缩放到96x112尺寸，便于特征提取。 - 直方图均衡化：通过`cv2.equalizeHist()`增强图像对比度，提高特征的区分度。 3. LBP特征提取： - 初始LBP算法：基于3x3邻域的LBP计算每个像素点的纹理信息，通过比较邻域内像素与中心像素的灰度值，生成8位二进制数，表示纹理特征。 - LBP改进-等价模式：Ojala提出的等价模式降低了二进制模式的数量，仅保留那些最多包含两次灰度值跳变的模式，这有助于提高特征的稳定性和减少噪声影响。 4. 特征降维： - PCA算法应用：由于原始LBP特征向量维数较高，通过PCA算法进行降维，以减少计算复杂度和存储需求，同时保持关键信息。这一步通过计算样本协方差矩阵并找到其特征向量来实现。 5. 相似度计算： - 使用余弦夹角或皮尔森相关系数来评估两张人脸图像之间的相似度，这是衡量人脸匹配度的重要指标。 通过以上改进，算法能够更有效地提取人脸特征，降低计算复杂度，并在保持识别性能的同时，提高了人脸识别的准确性和效率。实验结果显示，这种结合LBP和PCA的策略在人脸识别任务上取得了良好的效果。