LBPH 알고리즘 | 기본 개념 | Day 1

LBPH (Local Binary Patterns Historgram) :

중앙값을 기준으로 크거나 같으면 1, 작으면 0으로 나타냄. 그리고 그것들을 이진수로 표현하면 왼쪽 상단 숫자부터 시작해서 시계방향으로 중앙값을 제외한 수들을 나열함.

 

장점

조명을 다룰때 강력한 알고리즘.

이미지에 플레시가 비쳤을 때 픽셀 값이 증가하고, 그림자가 생긴다면 픽셀값 감소.

위와 같은 상황에서 중앙값과 이웃하는 픽셀이 모두 변하기 때문에 이진수가 동일하게 나옴.

 

Deep:

1. 컬러사진 -> 흑백 사진(명암에 대한 정보만 남김)

2. 이미지에서 3x3픽셀의 일부분을 가져옴.

3. 각 픽셀의 강도를 0~255 사이의 수로 나타냄.

4. 중앙값을 기준으로 이웃하는 8가지 수를 새로운 이진수로 설정. 중앙값보다 크거나 같다면 1, 작다면 0으로 설정.

행렬을 중앙값을 기준으로 시계방향으로 한줄의 이진수를 얻어옴. (이때 중앙값을 가져오지 않음!! 오직 8개의 숫자만!!)

5. 그 이진수를 십진수로 나타내고 원본 이미지의 픽셀인 행렬의 중앙값으로 설정.

6. 사진을 여러 정사각형으로 나누고 각각의 정사각형에서 십진수의 발생빈도를 나타내는 히스토그램을 만든다.

각 정사각형의 히스토그램을 연결하여 더 큰 새로운 히스토그램 생성.

 

각 정사각형 별로 히스토그램을 가지는데 그 각각의 히스토그램 중 어떤 히스토그램이 얼굴의 가장자리를 나타내고, 어떤 히스토그램이 눈, 코 등을 나타내는지 알 수 있다.