【火炉炼AI】机器学习055-使用LBP直方图建立人脸识别器

(本文所使用的 Python 库和版本号: Python 3.6, Numpy 1.14, scikit-learn 0.19, matplotlib 2.2 )

在我前面的博文 【火炉炼AI】机器学习052-OpenCV构建人脸鼻子眼睛检测器 中，讲到了人脸检测的方法和代码实现，但在很多实际场合，我们需要做的是人脸识别，即判断图片中的那张脸是张三还是李四，故而本篇文章我们来看看如何使用LBP直方图来建立一个人脸识别器。

1. 局部二值模式简介

局部二值模式（Local Binary Pattern, LBP)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子，其最大优势在于旋转不变性，灰度不变性，能够多分辨分析。局部纹理分析有很多潜在的应用，比如工业表层检测，远程监控，图像分析等。

LBP的基本思想是：原始的LBP算子是3*3的窗口，以中心像素为阈值，将相邻的8个像素的灰度值与中心像素进行比较，如果大于，则设为1，小于则为0，故而得到这9个像素的二值化图，故而名称为局部二值化，如下图所示。从二值化图的左边中心点像素为起点，逆时针方向为正方形，按顺序取该二值化数值，便得到图中Pattern的二进制数值，此数值就是一个LBP编码，此时，我们称该中心像素点的LBP值为11110001。如果对一幅图像中的所有像素点都计算LBP值，得到的就是这幅图的LBP特征图。

关于灰度不变性：很明显，原始的局部图中如果灰度值都同时增加一个值或同时减去一个值，便相当于亮度增加或减少，但此时，得到的LBP编码不变，故而称为灰度不变性。需要注意的是：该灰度不变性仅仅适用于灰度值的单调变化。如下图

上面的LBP算子有一个缺陷，它只覆盖一个固定半径范围内的小区域，这显然不能满足不同尺寸和频率纹理的需要，故而有人对其进行改进，将3*3领域扩展到任意领域，并用圆形领域代替正方形领域，如下图为以中心像素点为圆心，R为半径，在圆上均匀的选取P个点作为采样点的情况。

上图中，R的大小决定了圆的大小，反映了二维空间的尺度；而P的大小决定了采样点数，反映了角度空间的分辨率。同样的，我们还可以改变R和P的值，实现不同的尺度和角度分辨率(如下图)。这也是以后“多分辨率分析”的理论基础。

上面的LBP算子虽然能够实现多分辨率，但却不是旋转不变性，图像的旋转会得到不同的LBP值，故有人提出了具有旋转不变性的LBP算子，即不断旋转圆形领域得到一系列初始定义的LBP值，取其最小值作为该领域的LBP值。

在LBP的应用中，比如人脸识别，纹理分析中，我们一般不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别，而是采用LBP特征图的统计直方图来作为特征向量。

使用LBP直方图来进行特征提取的步骤一般为：

1） 首先将检测窗口划分为16×16的小区域（cell）

2） 对于每个cell中的一个像素，将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较，若周围像素值大于中心像素值，则该像素点的位置被标记为1，否则为0。这样，3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数，即得到该窗口中心像素点的LBP值

3） 然后计算每个cell的直方图，即每个数字（假定是十进制数LBP值）出现的频率；然后对该直方图进行归一化处理

4）最后将得到的每个cell的统计直方图进行连接成为一个特征向量，也就是整幅图的LBP纹理特征向量；然后便可利用SVM或者其他机器学习算法进行分类了。

关于LBP的深入理论，可以参考博文： LBP（局部二值模式）特征提取原理 和 局部二值模式(Local Binary Patterns)进行纹理分类

2. 准备数据集

本项目所用的数据集是脸部数据集的一个子集，此处我只选择三个人的脸部图片来进行测试。数据集有两部分，一个train的文件夹中有三个子文件夹，每个子文件夹代表一个人的脸部图片，test的文件夹只含有各种人脸图片，没有子文件夹。所以首先我们需要将这些图片加载到内存中，下面定义一个函数来加载图片。

# 定义一个函数来加载图片数据集
def load_train_set(imgs_folder,face_cascade):
    '''
    从imgs_folder中加载图片数据和标记，注意imgs_folder中包含有多个子文件夹，每个子文件夹的名称就是label
    '''
    folders=glob(os.path.join(imgs_folder,'*'))
    imgs_paths=[]
    [imgs_paths.extend(glob(os.path.join(folder, '*.*'))) for folder in folders]
    
    face_imgs=[]
    labels=[]
    # 对每一张图片都检测画面上的人脸
    for img_path in imgs_paths:
        image = cv2.imread(img_path, 0) 
        label=os.path.split(img_path)[0]
        img_folder=os.path.split(img_path)[0]
        faces = face_cascade.detectMultiScale(image, 1.1, 2, minSize=(100,100))
        for (x, y, w, h) in faces:
            face_imgs.append(image[y:y+h, x:x+w])
            
            labels.append(os.path.split(img_folder)[1])
            # 此处有点不合理，本数据集中每张图片只有一个人脸，故而可以用这个方式，
            # 如果有多个不同人的脸，则不能用折冲方式。
    # 将labels转换为数字
    label_encoder=LabelEncoder()
    encode_labels=label_encoder.fit_transform(labels)
    return face_imgs, encode_labels, label_encoder,labels
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测试下上面的函数是否正常，且显示下加载的脸部照片

# 测试上面函数是否正常
face_cascade=cv2.CascadeClassifier('E:\PyProjects\DataSet\FireAI\cascade_files/haarcascade_frontalface_alt.xml')
face_imgs, labels, label_encoder,labels=load_train_set('E:\PyProjects\/DataSet\FireAI\/faces_dataset/train',face_cascade)
print(len(face_imgs)) # 有53张脸，但是检测得到56个结果，显然有几张图片中检测了多张脸
# 显示任一张人脸
# 由于cv2读取的是BGR，而plt是RGB，故而需要转化一下
plt.imshow(face_imgs[3],cmap='gray')
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从打印的结果可以看出，多了三张图片，说明有三张不是脸部照片的图片混入，故而需要找出来删除。定义一个函数来找出错误图片

def find_false_faces(face_imgs):
    '''
    将所有脸部照片显示出来,如果发现有错误的，按d键，记录下错误的脸部照片
    '''
    need_del_ids=[]
    for idx,face in enumerate(face_imgs):
        cv2.namedWindow('check', cv2.WINDOW_NORMAL)
        cv2.resizeWindow('check', 500, 500)
        cv2.imshow('check', face)
        key = cv2.waitKey(0)

        if key==27: # 如果输入时Esc，则退出循环
            print('esc to exit')
            break
        elif key==100: # 如果输入d键，则记录该脸对应的id
            need_del_ids.append(idx)
    cv2.destroyAllWindows()
    print('finished...')
    return need_del_ids
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故而需要从原始数据集中删除这三张图片以及对应的label信息

# 从数据集中删除这三张照片对应的信息
face_imgs=np.delete(np.array(face_imgs), need_del_ids, axis=0)
encode_labels=np.delete(np.array(encode_labels), need_del_ids, axis=0)
labels=np.delete(np.array(labels), need_del_ids,axis=0)
print(face_imgs.shape) # 53张图没错，元素已经变成了np.ndarray,故而只有行
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3. 构建LBP直方图识别器

此处的LBP直方图识别器相当于一个分类模型，cv2已经帮我们封装好了这个分类模型，我们只需要调用即可。

# 构建createLBPHFaceRecognizer分类模型
from cv2.face import LBPHFaceRecognizer_create
recognizer=LBPHFaceRecognizer_create()
recognizer.train(face_imgs, encode_labels) # 模型训练
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一旦人脸识别器模型训练好之后，就可以用来进行人脸识别了，下面看看识别新图片的人脸结果。

# 用训练好的模型预测新照片
def predict_imgs(new_imgs_folder, face_cascade,recognizer,label_encoder):
    '''
    用训练好的人脸识别器来识别人脸'''
    img_paths=glob(new_imgs_folder+'/*.*')
    predicted_imgs=[]
    for img_path in img_paths:
        image=cv2.imread(img_path)
        gray=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)
        faces=face_cascade.detectMultiScale(gray,1.1, 2, minSize=(100,100))
        for (x, y, w, h) in faces:
            cv2.rectangle(image,(x,y),(x+w,y+h),(0,0,255),3)
            predicted_index, conf = recognizer.predict(gray[y:y+h, x:x+w])
            predicted_label=label_encoder.inverse_transform([predicted_index])[0]
            cv2.putText(image, predicted_label,(x,y-20), cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 2, (0,0,255), 3)
        predicted_imgs.append(image)
    return predicted_imgs
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得到的结果分别为：

当然，这个识别器只能识别训练图片中已经有的人脸，对于训练集中没有的人脸，它会预测不准确。比如，拿凤姐的图片来预测一下试试。

估计凤姐这张照片和Person3长的比较像，所以本模型将其预测为Person3

########################小**********结###############################

1，LBP直方图模型可以快速训练并快速识别，在人脸识别领域中有着比较广泛的应用。

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注：本部分代码已经全部上传到（ 我的github ）上，欢迎下载。

参考资料:

1, Python机器学习经典实例，Prateek Joshi著，陶俊杰，陈小莉译