基于matlab平台的LBP算法实现人脸识别。

基于lbp算法的特征提取 表情识别和疲劳监测系统 matlab

随着计算机和信息技术的快速发展，人脸识别技术越来越受到重视。本文主要研究了人脸在不同光照、不同表情下的特征提取与识别的一些关键问题，提出了一些改进方法，并通过实验进行了可靠性验证。

LBP算法实现的人脸识别(有图像窗口文件)(有人脸库)_人脸识别_OPENCV_C++

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这是最近几年研究人脸识别的论文合集，主要是研究LBP算法在人脸识别中的应用，以及基于LBP算法的各种改进方法，LBP算法于其他算法技术组合进行人脸识别等方面的研究，代表了现在人脸识别在局部特征上研究的最新进展。

python语言使用LBP算法提取特征向量SVM算法训练模型和识别分类整套文件。内有训练和测试、验证图片集，训练和测试程序分两个py文件。训练使用lbp_train.py文件，测试和验证使用均使用lbp_test.py文件，更改训练集和测试集文件可更改为自己所需的程序。LBP算法使用uniform模式，准确率可达93.31%以上

包含两个m文件：lbp.m和getmapping.m 可以实现最原始LBP算法以及uniform形式的LBP，和旋转不变的LBP。 实现效果：可以实现处理后图像直方图 我认为是个好东西，呵呵 分享给大家

lbp.py是用于纹理分类的局部二进制模式 (LBP) 算法的 Python 实现。 先决条件 以下所示的版本已经过验证。 其他版本也可能有效，但尚未得到验证。 Git 2.3.* 或 2.4.* Python 2.7.9 带有以下包： NumPy 1.9.2 枕头 2.7.0 美汤 3.2.1 Matplotlib 1.4.3 mpi4py 1.3.1 OpenMPI 1.8.4 克隆存储库 第一步是克隆存储库以获取代码的本地副本。 打开终端并运行以下命令。 $ git clone https://github.com/timvandermeij/lbp.py.git $ cd lbp.py 运行代码 第一步是获取图像以在lbp.py上运行lbp.py 我们已经实现了一个从获取大型高分辨率图像的，它在许可下提供免费图像。 在终端中执行以下命令： $ python

LBP的C++代码，这个是我自己写的，之前那个Matlab代码是别人的，自己也没搞太懂，比如mapping的含义，这个C++的代码需要pgm格式的图像，大家可以百度一下如何转pgm的matlab代码，这个转格式的算法还是挺简单的。最后运行结果跟文献的应该是一模一样的，图片文件也跟文献中的一样，从FERET数据库取的.最后的data.txt是输出数据，貌似是一维数据，要在matlab中转成二维再画图