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HAAR或者LBP特征人脸检测并框出(从视频中)_人脸识别_OPENCV_C++

提取图像的lbp特征，使用matlab实现，简单易操作

自己在OPENCV中face库里面分离出来的LBP特征提取，及LBP直方图计算的库，已经简单封装好，可以直接使用，里面附带demo

LBP（local binary pattern），局部二值模式特征提取，用openCV实现的代码

LBP 获取图像的LBP特征：对图像的原始LBP模式、等价LBP模式、旋转不变LBP模式，以及等价旋转不变LBP模式的LBP特征进行提取以及显示。 get_LBP_from_Image.py 主要文件 获取图像的LBP特征 get_resolve_map.py和get_uniform_map.py主要是做降维后新的像素值的映射。已经将求出的结果写入了get_LBP_from_Image.py中，这两个主要是帮助理解算法降维后新的像素值怎么得到的。

LBP特征ADABOOST分类器，

提出了一种基于HOG-LBP特征融合的人体头肩检测方法，其要点是将人体头肩图像等分为多个部分重叠的块，从每个块内提取HOG和LBP特征并加以融合，以得到更有效的人体头肩的边缘轮廓和纹理特征，融合后的特征送入支持向量机SVM（Support Vector Machine）通过Bootstrapping的方式进行训练，得到最终的判别模型。实验结果表明，该方法的检测效果优于基于单一HOG、LBP特征的方法。

LBP含义为局部二进制模式，是用来描述图像局部特征的算子，由T.Ojala, M.Pietikäinen, 和 D. Harwood在1994年提出，最初是为纹理描述而设计的。由于LBP对单调灰度变化的不变性和计算效率高，其适用于高要求的图像分析任务，在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用：比如人脸识别、目标检测、应用LBP特征来进行训练目标检测分类器。 ​ 本文将介绍LBP特征算法的三种模式，分别为：原始的LBP，Circular LBP又称Extended LBP，Uniform Pattern LBP

matlab的egde源代码 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数据库，识别率可达90%以上 ###工程使用方法： clone下工程，要根据实际情况修改test_example_DBN.m中的文件路径 我们在该文件中，a=imread(strcat('E:\My RBM-DBN matlab\ORL\ORL\s',num2str(i),'_',num2str(j),'.bmp')); ###工程说明： ####英文简称注释： DBN-深度信念网络、RBM-受限的玻尔兹曼机 、LBP-局部二值模式 ####几点说明： 0-这个程序的功能，使用DBN算法来实现人脸识别，数据库使用ORL数据库，在迭代次数达到3000时，识别准确率98%左右 2-此程序还附带了画学习曲线的功能，画正则参数，隐层结点数，训练样本数的学习曲线 3-DBN是有几层RBM构成，我这个程序实现的是4层网络，输入层-隐层1-隐层2-输出层 4-DBN的训练基本上分为两步，先用RBM的训练方法训练网络得到初始值，来初始化整个网络