基于LBP值对空间统计特征的纹理描述符

针对基于内容图像检索应用背景下局部二值模式(LBP)描述符缺乏空间描述能力及所需特征矢量维数较长的不足,提出一种基于LBP值对空间统计特征构建的改进纹理描述符(ILBP).ILBP描述符首先利用LBP微模式编码方法将原始图像转换为LBP伪灰度图像,然后再提取出多个关于LBP值对空间分布关系统计值构成描述图像特征的特征矢量.在基于内容的图像检索原型测试平台上完成大量实验.实验结果表明,与LBP及其各类变种描述符相比,ILBP描述符在进一步增强LBP描述符描述能力的同时大幅度压缩特征矢量维数,具有更好的查询正确率和查询效率.

基于完整LBP特征的人脸识别

提出一种基于完整局部二值模式(CLBP)进行人脸识别的方法,CLBP算子包括三个部分:中心像素的LBP(CLBP_C)、符号部分的LBP(CLBP_S)、数值部分的LBP(CLBP_M)。该方法首先采用CLBP算子提取人脸灰度图像的直方图;然后融合成CLBP直方图,进行直方图相似性比较;最后根据最近邻原则进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法得到的结果比LBP效果更好,鲁棒性更高。

融合LBP和局部稀疏表示的人脸表情识别

为更好获取人脸局部表情特征,提出了一种融合局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和局部稀疏表示的人脸表情特征与识别方法。为深入分析表情对人脸子区域的影响,根据五官特征对人脸进行非均匀分区,并提取局部LBP特征;为精细刻画人脸局部纹理,整合人脸局部特征,设计了人脸局部稀疏重构表示方法,并根据表情对各局部子区域的影响因子,加权融合局部重构残差进行人脸表情识别。在JAFFE2表情人脸库上的对比实验,验证了该方法的可行性和鲁棒性。

用于纹理特征提取的改进的LBP算法

针对现有的纹理特征提取方法计算复杂度高的问题,利用局部二值模式(LBP)算法思想简单、计算复杂度小的优势,在已有的完整LBP(CLBP)算法基础上,提出了一种改进的CLBP算法(ICLBP)。ICLBP算法保留了CLBP算法中CLBP_S,而对CLBP_M算子、CLBP_C算子进行了改进,提出一个新的纹理描述算子ICLBP_T。ICLBP算法更全面地描述了局部窗口的纹理特征,同时有效解决了CLBP算法中CLBP_M算子对灰度分布不均敏感的问题。通过对Outex、CURet数据库的数据分类实验,结果表明,相比于已有的LBP算法,ICLBP算法的分类精度有了明显的改进,同时ICLBP算法中ICLBP_SCT特征具有较低的特征维数,具有较好的实用价值。

融合LBP和GLCM的纹理特征提取方法

为提取有效的特征用于纹理描述和分类,提出一种融合局部二进制模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法。利用旋转不变的LBP算子处理纹理图像,得到LBP图像及其GLCM,采用对比度、相关性、能量和逆差矩描述图像的纹理特征。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提取的纹理特征具有更强的纹理鉴别能力,平均分类正确率达到93%。

DCT和LBP特征融合的人脸识别

提出一种特征融合的人脸识别新方法.该方法将人脸图像中少量的低频离散余弦变换(DCT)系数用作人脸的频域特征;把人脸图像规则地分成多个子块,计算每个子块的局部二值图(LBP)编码直方图.这些子块的LBP直方图连接成一个空域全局直方图,作为人脸的描述向量.这个描述向量经过PCA降维后作为人脸的LBP特征.DCT特征和LBP特征分别归一化,然后进行特征融合.在ORL人脸库上的实验显示了所提方法比单独采用DCT或LBP特征的人脸识别有较好的性能改善.

人脸表情的LBP特征分析

为了有效提取面部表情特征,提出了一种新的基于LBP(局部二值模式)特征的人脸表情识别特征提取方法。首先用均值方差法对表情图像进行灰度规一化,通过对图像进行积分投影,定位出眉毛、眼睛、鼻和嘴巴这些关键特征点,进而划分出各特征部件所在子区域,然后对子区域进行分块,提取各个子区域的分块LBP直方图特征。为了验证所提出的方法的合理性,最后在JAFFE表情库上进行了实验,结果表明提出的方法能够有效地描述表情的特征。

基于LBP和Fisherfaces的多模态人脸识别

提出一种结合局部二值模式(LBP)和Fisherfaces的多模态人脸识别方法。用LBP算子提取人脸灰度图像和深度图像的区域LBP直方图序列(LBPHS),再采用Fisherfaces分别构建相应的线性子空间,用余弦相似度作为投影向量的相似度量,用加权求和规则进行信息融合。在FRGC数据库上的实验结果表明,该方法要明显优于LBPHS与直方图交及Fisherfaces与余弦相似度的融合,等错误率仅为0.33%。

基于Gabor特征融合与LBP直方图的人脸表情特征提取方法

针对Gabor特征全局表征能力弱以及特征数据维数存在冗余的问题,提出了一种采用Gabor多方向特征融合与分块直方图相结合的方法以有效提取表情特征.通过对不同表情的重要特征部位进行细化,采用Gabor滤波器有针对性地提取相关区域的多尺度和多方向特征,并对同尺度的特征进行融合,利用各区域内融合特征的直方图分布来表征图像.该方法可以提高特征提取的准确性,有效突出重要特征的辨识作用,大幅度降低特征的维数,在JAFFE表情库可以达到100%的识别率.

基于HOG与LBP特征的人脸识别方法

针对人脸识别方法在复杂环境下识别性能下降、单一特征表述能力有限的问题,基于梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)特征,提出一种人脸识别方法。通过提取人脸的HOG特征和LBP特征,利用主成分分析和线性判别分析方法进行线性降维,给出基于加权的特征融合策略。在环境复杂的人脸数据库上进行实验,结果表明,相比于单一的局部特征,该特征融合方法能提高人脸识别的精度与速度。

基于多尺度LBP金字塔特征的分类算法

为有效解决旋转变化、光照变化和尺度变化等图像的分类问题,提出一种基于多尺度局部二元模式(LBP)金字塔特征的图像分类算法。通过多尺度LBP金字塔提取各尺度的图像纹理特征,建立图像的多尺度LBP金字塔直方图,并将其作为图像特征向量,采用K-means方法对该特征向量进行降维,以用于图像分类。同时,针对传统二进制权值分布方法对噪声敏感的缺点,提出一种多端权值分布方法。实验结果表明,多尺度LBP金字塔方法具有较好的可鉴别性及图像描述能力,而多端权值分布法也能提高图像的分类精度。

加权自适应CS-LBP与局部判别映射相结合的掌纹识别方法

提取掌纹的最佳低维分类特征一直是掌纹识别研究领域的一个重要方向。针对掌纹图像具有丰富的纹理特征特点,提出一种基于加权自适应中心对称局部二值模式(WACS-LBP)与局部判别映射(LDP)相结合的掌纹识别方法。首先将掌纹感兴趣(ROI)图像分成大小均匀的小区域,利用自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP)算法获取不同区域的纹理特征直方图和权值,经过加权连接得到ROI的加权纹理特征直方图向量;再利用LDP算法对得到的特征向量进行维数约简;最后利用K最近邻分类器进行掌纹识别。在掌纹公开数据库上进行实验,正确识别率高达97%以上。实验结果表明,该方法不仅是有效、可行的,而且研究思路比较明确。

联合SIFT特征点和CS-LBP特征描述子的复制粘贴篡改检测

针对现有数字图像复制-粘贴篡改检测中尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,简称SIFT)算法计算复杂度高的问题,文章提出一种将SIFT特征点和中心对称局部二进制模式(Center Symmet-ric-Local Binary Pattern,简称CS-LBP)描述子相结合的篡改检测方法。首先提取SIFT关键点,再对每个关键点生成CS-LBP特征描述子,并利用K-D(k-dimensional)树和BBF(Best-Bin-First)搜索算法寻找符合特征匹配关系的匹配点对,判断是否存在图像区域的篡改。实验表明,与同类算法相比,所提出算法在不损失检测精度的同时有效地减少了运算量。

特征点LBP信息在表情识别中的应用

提出一种基于特征点LBP信息的表情识别方法。在分析了表情识别中的LBP特征之后,选择含有丰富表情信息的上半脸眼部周围和下半脸嘴部周围的特征点,计算每个特征点邻域的LBP信息作为表情特征进行表情识别。实验表明,基于特征点LBP信息的方法不需要对人脸进行预配准,较传统的LBP特征更有利于表情识别的实现。

融合DCT和LBP特征的表情识别

为了获得更好的面部表情特征,提出了一种融合离散余弦变换(Discrete Cosine Transform,DCT)特征和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)特征的表情特征提取方法。该方法将人脸图像经过DCT后所获得的低频系数作为表情的整体特征;通过对人脸图像进行分块,计算每个子块的LBP直方图,将这些LBP直方图连接起来形成LBP特征,对该LBP特征使用拉普拉斯特征映射(Laplacian Eigenmaps,LE)降维后得到表情的局部特征。将得到的整体特征和局部特征进行加权融合,使用最近邻分类器进行分类。在JAFFE和Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明,该方法比单独使用LBP或者DCT特征,具有更好的效果。

基于MB-LBP算子和Multilinear PCA算法的人脸识别

针对运用MB-LBP算法提取的人脸特征维数较高、而直接用MB-LBP算法提取的特征进行人脸识别时计算量较大的问题,提出一种融合MB-LBP和Multilinear PCA算法的新的人脸识别方法。首先利用MB-LBP算法提取人脸图像的特征;然后用Multilinear PCA算法对提取的人脸特征进行降维;最后用最近邻分类器进行人脸识别。在FERET人脸库上进行验证,实验结果表明,该方法的识别率高于传统PCA、分块PCA、LBP和PCA相结合的方法。

结合HLBP模型与色彩位置信息的动目标检测方法

为了克服抖动及目标阴影的影响,提高运动目标的检测精度,提出了一种简化的Haar-LBP(HLBP)模版,并以此为纹理模型,结合色彩和位置信息建立特征向量,在高斯混合模型下实现减背景的动目标检测算法.实验结果表明,该方法不仅能实时、准确地检测出运动目标,提高了阴影检出率,而且对相机引起的抖动具有较强的适应性.

基于扩展的Haar-Like特征和LBP特征的人脸压缩跟踪算法

针对传统的压缩跟踪算法采用简单的Haar-Like特征而在遮挡、光照变化、物体形变及背景干扰等情况下易产生目标漂移而导致跟踪失败的问题,提出了一种基于扩展的Haar-Like特征和局部二值模式(LBP)特征相结合的改进压缩跟踪算法,并运用于特定目标即人脸的跟踪。利用扩展的Haar-Like特征搜索目标的粗略位置,应用LBP特征充分表征人脸并进行精确跟踪来定位人脸目标的最佳位置。与简单的Haar-Like特征相比,LBP可以构建更稳定的目标表观模型,并扩展原有的Haar-Like特征,使算法在不同环境干扰下更鲁棒,同时也提高了跟踪算法的精度。实验证明:改进后的人脸压缩跟踪算法比传统的算法性能更优越。

基于LBP和FSVM的视频文字定位方法

提出一种基于局部二值模式(LBP)和模糊支持向量机(FSVM)的视频文字定位方法。利用边缘信息和形态学操作进行文字粗检测,采用投影直方图和启发式规则形成候选文字区域,提取LBP作为纹理特征,用FSVM对候选文字区域进行精确定位,生成最终的文字块。实验结果表明,该方法具有较好的视频文字定位能力且鲁棒性较强。

基于DTCWT和LBP的低分辨率人脸识别

针对短时傅里叶变换频率分辨率较差的缺点,提出一种基于双树复小波变换(DTCWT)和局部二进制模式(LBP)直方图的低分辨率人脸识别方法。使用DTCWT获得人脸图像的多尺度多方向的频率幅度响应,采用LBP获取频率幅度响应的统计直方图,通过基于统计的一致性模式得到更加紧凑的统计分布特征。实验结果表明,该方法在低分辨率人脸上可以达到较高的识别准确率。