一、人脸识别概述

实现人脸识别的主要流程如下图所示：

在 OpenCV 中，提供了三种经典的人脸识别特征提取算法：

• LBPH（局部二值模式直方图）
• EigenFaces（特征脸）
• FisherFaces（费舍尔脸）

下面将逐一详细介绍这三种方法的原理与实现。

二、LBPH 算法

LBPH（Local Binary Patterns Histogram，局部二值模式直方图）算法基于 LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）算子。LBP 最早作为一种有效的纹理描述算子被提出，因其在表述图像局部纹理特征方面效果出众而得到广泛应用。

LBPH 实现步骤

1. LBP 编码：以每个像素为中心，将其与周围像素的灰度值进行比较，根据大小关系生成二进制编码，得到整幅图像的 LBP 编码图。
2. 分块直方图统计：将 LBP 编码图划分为多个区域，统计每个区域的 LBP 直方图，拼接得到整幅图像的完整直方图特征。

通过比较不同人脸图像的 LBP 直方图，即可实现人脸识别。该方法的优点是对光照、缩放、旋转和平移具有较好的鲁棒性。

步骤1：LBP 编码

圆形邻域

为了获得不同尺度下的纹理结构，可以使用圆形邻域，将计算扩展到任意大小的邻域范围。圆形邻域用 (P, R) 表示，其中：

• P 表示邻域内参与运算的像素点个数
• R 表示圆形邻域的半径

旋转不变性

为了使 LBP 特征具有旋转不变性，通常采用以下策略：

1. 以中心像素为圆心，将周围像素点按照顺时针方向依次移动一个位置
2. 重新计算所有旋转后的 LBP 值，取其中的最小值作为该点的最终 LBP 值

步骤2：分块直方图

将 LBP 编码图划分为多个区域（如 8×8 网格），统计每个区域的直方图，然后拼接成完整的特征向量。LBP 特征与 Haar 特征类似，都是描述图像的灰度变化特征。

代码实现

import cv2
import numpy as np

# 加载训练图像（灰度图）
images = []
images.append(cv2.imread('zms1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread('zms2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread('zms3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread('nm1.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread('nm2.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))
images.append(cv2.imread('nm3.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE))

labels = [0, 0, 0, 1, 1, 1]
label_map = {0: '詹姆斯', 1: '浓眉', -1: '无法识别'}

# 待识别图像
predict_image = cv2.imread('zms4.png', cv2.IMREAD_GRAYSCALE)

# 创建 LBPH 识别器（阈值 80）
recognizer = cv2.face.LBPHFaceRecognizer_create(threshold=80)

# 训练
recognizer.train(images, np.array(labels))

# 预测
label, confidence = recognizer.predict(predict_image)
print('识别结果：', label_map[label])
print('置信度：', confidence)

三、EigenFaces 算法

EigenFaces 是基于 PCA（主成分分析，Principal Component Analysis） 算法实现的人脸识别方法。

PCA 主成分分析
PCA 是一种矩阵降维压缩算法，在减少矩阵维数的同时尽可能保留原始矩阵的主要信息。简单来说，就是将 n×m 的矩阵转换为 n×k 的矩阵（k < m），仅保留最主要特征，从而节省存储空间和计算量。

代码实现

基础版本

import cv2
import numpy as np

# 加载训练图像（统一尺寸 120×180）
images = []
a = cv2.imread('zms4.png', 0)
a = cv2.resize(a, (120, 180))
b = cv2.imread('zms3.png', 0)
b = cv2.resize(b, (120, 180))
c = cv2.imread('nm1.png', 0)
c = cv2.resize(c, (120, 180))
d = cv2.imread('nm2.png', 0)
d = cv2.resize(d, (120, 180))
images.extend([a, b, c, d])

labels = [0, 0, 1, 1]

# 待识别图像
pre_image = cv2.imread('zms1.png', 0)
pre_image = cv2.resize(pre_image, (120, 180))

# 创建 EigenFaces 识别器（阈值 5000）
recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create(threshold=5000)
recognizer.train(images, np.array(labels))

label, confidence = recognizer.predict(pre_image)
label_map = {0: '詹姆斯', 1: '浓眉'}
print('识别结果：', label_map[label])
print('置信度：', confidence)

# 显示结果（英文）
result_img = cv2.imread('zms1.png').copy()
cv2.putText(result_img, label_map[label], (10, 30),
            cv2.FONT_HERSHEY_SIMPLEX, 0.9, (0, 0, 255), 2)
cv2.imshow('识别结果', result_img)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

支持中文显示的增强版本
OpenCV 的 putText 不支持中文，可通过 PIL 库实现中文绘制：

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

# 加载训练图像（统一尺寸）
images = []
a = cv2.imread('zms4.png', 0)
a = cv2.resize(a, (120, 180))
b = cv2.imread('zms3.png', 0)
b = cv2.resize(b, (120, 180))
c = cv2.imread('nm1.png', 0)
c = cv2.resize(c, (120, 180))
d = cv2.imread('nm2.png', 0)
d = cv2.resize(d, (120, 180))
images.extend([a, b, c, d])

labels = [0, 0, 1, 1]

pre_image = cv2.imread('zms1.png', 0)
pre_image = cv2.resize(pre_image, (120, 180))

recognizer = cv2.face.EigenFaceRecognizer_create(threshold=5000)
recognizer.train(images, np.array(labels))

label, confidence = recognizer.predict(pre_image)
label_map = {0: '詹姆斯', 1: '浓眉'}
print('识别结果：', label_map[label])
print('置信度：', confidence)

# 使用 PIL 绘制中文
img = cv2.imread('zms1.png')
pil_img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
draw = ImageDraw.Draw(pil_img)
font = ImageFont.truetype("C:/Windows/Fonts/simhei.ttf", 24)  # 根据系统调整路径
draw.text((10, 30), label_map[label], font=font, fill=(255, 0, 0))

result = cv2.cvtColor(np.array(pil_img), cv2.COLOR_RGB2BGR)
cv2.imshow('识别结果', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()

四、FisherFaces 算法

PCA 方法是 EigenFaces 的核心，但其存在明显缺点：降维过程中可能会损失对分类至关重要的判别信息，导致预测错误。

FisherFaces 采用 LDA（Linear Discriminant Analysis，线性判别分析） 进行人脸识别，其核心思想是：

同类样本投影后尽可能聚集（类内距离小）

异类样本投影后尽可能分散（类间距离大）

代码实现

import cv2
import numpy as np
from PIL import Image, ImageDraw, ImageFont

def cv2AddChineseText(img, text, position, textColor=(0, 255, 0), textSize=30):
    """在 OpenCV 图像上添加中文"""
    if isinstance(img, np.ndarray):
        img = Image.fromarray(cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB))
    draw = ImageDraw.Draw(img)
    fontStyle = ImageFont.truetype("simsun.ttc", textSize, encoding="utf-8")
    draw.text(position, text, textColor, font=fontStyle)
    return cv2.cvtColor(np.asarray(img), cv2.COLOR_RGB2BGR)

def image_re(image):
    img = cv2.imread(image, flags=0)
    img = cv2.resize(img, dsize=(120, 180))
    return img

# 加载训练图像
images = []
images.append(image_re('zms1.png'))
images.append(image_re('zms2.png'))
images.append(image_re('nm1.png'))
images.append(image_re('nm2.png'))

labels = [0, 0, 1, 1]

# 待识别图像
pre_image = cv2.imread('zms3.png', flags=0)
pre_image = cv2.resize(pre_image, dsize=(120, 180))

# 创建 FisherFaces 识别器（阈值 5000）
recognizer = cv2.face.FisherFaceRecognizer_create(threshold=5000)
recognizer.train(images, np.array(labels))

label, confidence = recognizer.predict(pre_image)
label_map = {0: '詹姆斯', 1: '浓眉', -1: '无法识别'}
print('识别结果：', label_map[label])
print('置信度：', confidence)

# 显示中文结果
img = cv2.imread('zms3.png')
result = cv2AddChineseText(img.copy(), label_map[label], position=(30, 10), textColor=(255, 0, 0))
cv2.imshow('识别结果', result)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()