[发明专利]一种融合LBP、Gabor特征的人脸聚类方法

摘要

本发明公开了一种融合LBP、Gabor特征的人脸聚类方法，步骤包括：将图像的R，G，B三个通道转换为灰度图，得到图像L；Gabor特征提取；LBP特征提取；分层人脸聚类等。本发明的积极效果是：本发明通过对图像进行人脸检测，定位出人脸区域，然后通过对定位的人脸区域进行LBP，Gabor特征提取，最后对提取的特征进行分层聚类，将属于同一个人的照片聚类在一起。本发明的特征抽取方法可以有效地克制光照影响，在度量人脸相似度时，使用弹性部分匹配算法，有效地抑制了姿势，发型，头部饰物等条件的影响。实现了在复杂背景，变化光照，不同面部表情，不同人体姿态，不同发型，有头部饰物的干扰下都能对人脸进行稳健聚类。

主权项

一种融合LBP、Gabor特征的人脸聚类方法，其特征在于：包括如下步骤：步骤一、将图像的R,G,B三个通道转换为灰度图，得到图像L；步骤二、Gabor特征提取：1）将图像L与Gabor核进行卷积，获取不同的空间、尺度局部特征；2）采样比例因子对卷积进行下采样，然后对其进行零均值单位方差归一化，最终得到Gabor特征；步骤三、LBP特征提取：1）以尺寸为3×3的模板，遍历整个图像L，对每个3×3模板，计算出9个点的像素的LBP(p)特征；2）对LBP(p)的二进制码按顺序进行移位操作，获得旋转不变的LBP特征；3）统计纹理特征：步骤四、分层人脸聚类：1）计算人脸两两特征的相似度：2）按照完全链聚类方法对相似度进行聚类，得到一棵深度为T的分类树，此时整个树图仅含一个连通分量；3）设置一个小于等于T的深度d，其中根节点的深度为0，按照这个深度对树进行切割，得到k棵子树，其中每棵树都代表一个聚类结果；4）对于给定的人脸照片，判断其属于哪棵子树，返回子树作为查询结果。