将局部二进制模式应用于动态纹理识别的新方法

动态纹理的处理、描述与识别是纹理分析的热门领域。动态纹理是对普通纹理在时间域方面的扩展,包括动态特征和静态特征。基于LBP算法的扩展提出的VLBP算法较好的描述了动态纹理特征,但是计算量过大,模板过多。本文提出了一种由VLBP算法改进的基于局部二进制运动模式的特征提取方法用以动态纹理的描述和识别,它包括提取动态特征和提取静态特征两部分。将LBP算子做为块匹配准则提取局部二进制运动模式柱状图做为动态特征的描述,提取LBP柱状图做为静态特征的描述,并将二者连接得出描述动态纹理特征的联合的局部二进制运动模式柱状图。通过对DynTex集实验的结果表明,本文提出的方法在性能和识别率方面均要优于VLBP。

动态二进制翻译缓存的分区管理机制研究

研究现有的翻译缓存管理方法,针对其维护效率低下的问题,提出一种动态二进制翻译缓存的分区管理机制。该机制将整个翻译缓存划分为N个相等的子区域,从而实现区域与区域内部的2级管理。实验结果表明,该机制保持了翻译块持续较高的命中率,可以避免缓存碎片的产生,并有效提升系统执行效率。

基于非下采样Contourlet变换和MB_LBP直方图的掌纹检测

结合NSCT分解的多尺度、多方向性、各向异性、平移不变性以及MB_LBP算法的局部特征提取、旋转灰度不变性等优势,提出一种基于非下采样Contourlet变换NSCT(Nonsubsampled Contourlet Transform)和多块分区局部二进制模式MB_LBP(Multi-Block Local Binary Patterns)相结合的掌纹检测方法。该方法首先采用NSCT算法对预处理过的掌纹图像进行多尺度、多方向稀疏分解;其次,利用MB3-LBP8,2算子分别提取低频子图及各高频子图分块子区域的MB_LBP直方图特征向量并级联;最后,采用AdaBoost算法测试(NSCT+MB_LBP)的检测性能。仿真结果表明,与(Contourlet+MB_LBP)、(2D-EMD+ICAⅡ)、(Contourlet+NMF)以及单独的MB_LBP相比,该方法能更有效地提取掌纹特征,检测率更高。