基于改进梯度局部二值模式的人脸识别

针对局部二值模式采样不充分和对随机噪声及非一致性光照敏感的问题,提出一种改进梯度局部二值模式(IGLBP)的人脸描述方法。利用多半径和多方向的采样方式获取两组3pixel×3pixel的子邻域,其由2个半径8个方向的16个像素点组成;再将其用梯度局部二值模式提取特征,并将两组特征进行编码融合产生IGLBP值;将得到的IGLBP特征进行分块和统计直方图得到人脸的特征向量,并进行人脸的分类识别。在CAS-PEAL和AR人脸数据库的实验结果表明,该方法能够有效地提取特征信息,对人脸识别中的光照、表情、部分遮挡变化以及噪声等具有较好的稳健性。

基于局部二值模式及其变形的场景分类综合实验设计与实践

以学生为中心,兴趣为导向,解决问题为目标,采取基于问题的教学方法,以基于局部二值模式及其变形特征的场景分类为例,设计与教学大纲紧密结合、有效支撑课程目标的综合实验。在教师的主导下,学生以团队协作方式完成综合实验,串联计算机视觉与图像处理课程的重点知识,训练分析问题、解决问题的能力,切身感受解决问题的过程,提升实践与创业创新能力。

基于改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法

针对目前计算机生成图像鉴别算法存在的计算复杂度高及检测率低等问题,提出一种改进局部二值模式和梯度特征的计算机生成图像鉴别算法.该算法主要基于图像的局部纹理特征,先提取计算机生成图像和自然图像的特征向量,再将该特征利用SVM分类器进行分类.实验结果表明,该算法可有效地鉴别计算机生成图像和真实图像.

基于双向梯度中心对称局部二值模式的单样本人脸识别

针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种双向梯度中心对称局部二值模式(BGCSBP)的单样本人脸识别算法.首先获取人脸水平和垂直方向的梯度信息,并将其用CS-LBP算子进行编码;然后将二者融合成人脸的BGCSBP特征,再通过分块统计直方图的方式得到人脸的直方图特征;最后采用直方图相交进行分类识别.在CAS-PEAL,Extend Yale B和AR人脸数据库上的实验结果表明,该算法简单有效,对光照、表情、部分遮挡变化具有较好的鲁棒性.

语谱图改进完全局部二值模式的语音情感识别

提出一种改进完全局部二值模式和幂指数加权融合方法的语音情感识别方法。首先,将原始语音样本转化为语谱图,再使用5尺度、8方向的Log-Gabor滤波器对语谱图做处理,放大语谱图的细节信息;然后提取语谱图均匀完全局部二值模式符号特征和改进完全局部二值模式幅值特征的分块直方图特征,之后串联两种特征作为新的融合特征改进完全局部二值模式符号幅值特征。最后,基于支持向量机对3种特征进行决策级幂指数加权融合完成语音情感识别。实验表明,改进完全局部二值模式幅值特征和融合特征可以在降低直方图特征维度的同时提高系统的识别性能;幂指数加权融合方法,扩大分类器间的差距,并使分类性能较好的分类器获得较大的权重,最终有效的提升了语音情感识别系统的性能。与其他算法相对比,验证了算法的有效性。

利用局部二值模式和方向梯度直方图融合特征对木材缺陷的支持向量机学习分类

根据木材缺陷类型及视觉特点的不同,将木材缺陷分为6类,加上正常无缺陷木材共分7类;实验将图像样本转化为灰度图后生成680个训练样本数据集和94个测试样本数据集。在分析单一方向梯度直方图(HOG)特征及局部二值模式(LBP)采用不同核函数对木材缺陷分类性能的基础上,提出局部二值模式和方向梯度直方图融合特征对木材缺陷分类。融合特征经主成分分析并降维,利用支持向量机的4种不同核函数分别验证局部二值模式和方向梯度直方图融合特征对木材缺陷分类的性能。结果表明:利用局部二值模式和方向梯度直方图融合特征比单一缺陷特征具有更高效的分类性能;采用线性核函数及高斯核函数对局部二值模式和方向梯度直方图融合特征进行支持向量机分类,分类准确率分别可达98.9%和97.8%,木材缺陷可实现自动检测分类。

一种改进型局部二值模式的维吾尔文定位算法

针对自然场景中复杂的背景纹理对文本区域检测的干扰,提出了一种改进型局部二值模式(ULBP)提取算法,用于维吾尔文文本特征提取,并用获得的特征向量对候选维吾尔文本区域进行分类。本算法首先利用同质化映射来构建图像的同质化空间;然后,在同质化空间利用角点检测快速获取候选文本区域;最后,在候选文本区域里提取ULBP特征,把这些特征导入训练后的支持向量机(SVM)即可获得精确的文本区域。实验结果表明:ULBP特征对维吾尔文本区域具有较高的区分度,且能使误检率降低到8.3%,鲁棒性较强。

基于改进局部二值模式算法的中草药图像鉴别

以颜色特征和纹理特征相结合的方法实现中草药显微图像的识别。将RGB图像转换为HSV图像,以HSV直方图对目标图像颜色特征进行提取;在传统局部二值模式中引入支持旋转不变特征的算子,并以均匀模式来描述目标图像的纹理,从而有效降低特征的维数;针对传统局部二值模式未考虑邻域像素分布特点而影响了纹理特征提取效果的不足,为其加入邻域点灰度值间的关系,对所有的相邻像素进行二值化;以Chi平方统计法对直方图进行相似性度量;为克服传统K近邻法的多优解问题,引入最短距离模式对最优解进行提取;最后通过优化算法来验证其集体性能,过程中结合训练集与测试集,证实优化算法的识别效果更佳。

改进局部二值模式算法与Camshift结合的目标跟踪方法

为解决视频实景监视系统中因场景光照、阴影及远距离小目标跟踪易丢失问题,提出一种改进局部二值模式(local binary patterns,LBP)算法与Camshift结合的目标跟踪方法。利用LBP算子纹理和颜色对阴影不敏感的特性,采用改进的LBP算子与高斯混合模型结合进行背景建模和目标检测,以抑制阴影的干扰;同时将LBP算子的纹理和颜色融入Camshift算法中,结合Kalman滤波进行目标运动状态的预测,最终实现对监视场景中运动目标的可靠、稳定跟踪。采集行人、车辆及航空器等不同类目标进行实验,验证了本文方法不仅能够稳定、精确地跟踪运动目标,同时可适用于场景雾天低能见度条件下的目标跟踪。

改进局部二值模式在磨粒图像识别中的应用

局部二进制模式(LBP)是一种有效的图像纹理描述算子,但传统的LBP算子的二进制序列是通过邻域内各像素的灰度值与邻域中心像素灰度值的比较得出的,这种比较过于简单容易导致纹理信息的丢失。提出一种改进的LBP算子来提取图像的纹理特征,并将其应用于严重滑动磨粒、疲劳剥块和层状磨粒3种典型磨粒的识别中。结果表明:与其他算法相比,提出的算法能更有效地提取磨粒的纹理特征,提高了识别精度。

用于纹理特征提取的改进的成对旋转不变共生局部二值模式算法

针对用于纹理特征提取的成对旋转不变共生局部二值模式(PRICoLBP)算法计算特征维度大、旋转不变性较差、对光照变化敏感的问题,提出一种融合局部纹理信息的改进PRICoLBP算法。首先,分别最大化和最小化图像像素点的二值序列,得到两个邻域像素点的坐标,由中心像素点坐标和得到的邻域像素点坐标计算出共生点对的坐标;其次,利用完备二值模式(CLBP)算法提取图像的每个像素点的纹理信息。在相同分类器下,对Brodatz、Outex(TC10,TC12)、Outex(TC14)、CURe T和KTH_TIPS数据库的分类实验中,所提算法的识别率比PRICoLBP算法分别提高了0.17、0.24、2.65、2.39和2.04个百分点。实验结果表明,所提算法在处理纹理旋转变化、光照条件多样的图像时具有较好的识别效果。

基于改进的局部二值模式算法的表情识别

针对传统的局部二值模式（LBP）算法在提取表情图像特征时会遗漏掉某些关键的局部信息这一特点,提出了一种改进的LBP算法用于表情识别。首先在传统的LBP算子的基础上用中心像素与邻域像素灰度值做差值运算取其绝对值,并将每个绝对值相加再计算平均值然后把平均值作为阈值记为M,该阈值作为以后LBP编码时的参数。为了获得更多有效的特征信息,决定对表情图像的每个区域进行顺时针和逆时针两次编码,得到不同的两个特征直方图,再进行整合。最后采用支持向量机（SVM）进行分类识别。在JAFFE数据库和CK＋数据库上实验所获得的结果表明,所采用的方法优于传统的LBP算法。

基于方向梯度直方图和局部二值模式混合特征的水稻病虫害识别方法研究

为解决判定水稻病虫害类型所需样本多、处理设备要求高等问题,以健康水稻及褐斑病、铁甲虫病、稻瘟病水稻为研究对象,基于方向梯度直方图(histograms of oriented gradients,HOG)和局部二值模式(local binary pattern,LBP)加权融合的方法对水稻病虫害图像提取特征,利用支持向量机(support vector machine,SVM)对水稻进行分类识别。结果表明,基于HOG和LBP混合特征的水稻病虫害识别方法在小样本的情况下识别分类正确率为94.2%,优于HOG、LBP及GLCM(gray-level co-occurrence matrix)单一特征描述分类准确率。通过进一步结合多尺度检测对病斑目标定位,该方法所得检出率为90.7%,高于YOLO v3和Fast R-CNN深度学习算法,并获得最短训练时间。本研究在样本量少及处理效率方面具有明显优势,能够满足田间对水稻病虫害分类及检测的农业需求,在今后农业信息化领域具有巨大应用潜能,适用于结合移动设备进行田间交互采集处理。

基于改进判别性完整局部二值模式与格分割的织物瑕疵检测方法

为解决传统的完整局部二值模式在织物疵点检测时存在直方图维数过高和特征冗余并且在小区域图像变化幅度剧烈或变化幅度平缓时存在局限性的问题,提出一种改进判别性完整局部二值模式并结合自动格分割的织物瑕疵检测方法,该新算法可分为训练和测试2部分。通过实验将该算法、小波预处理的黄金图像相减方法、布林线指标方法、正则带方法进行对比,针对2种纹理3类瑕疵的织物图像数据集进行测试。结果表明,该方法对星形图案和箱形图案纺织品检测效果较好,一部分的查全率可达到0.99,大部分检测结果的查全率均在0.90以上。

基于改进完全局部二值模式火焰特征提取的转炉炼钢终点碳含量预测

转炉炼钢火焰图像特征的准确提取是预测终点碳含量的关键,针对于火焰图像相似性高进而难以区分碳含量相近的火焰图像,导致无法准确精准预测碳含量的问题,提出一种改进完全局部二值模式(improved complete local binary pattern,ICLBP)的彩色纹理特征提取方法,用于提取不同碳含量下更具区分性的炉口火焰图像特征并进行终点碳含量的预测。首先,在不同颜色通道下采用局部相位量化(local phase quantization,LPQ)提取图像相位信息,与CLBP提取的图像幅值信息组合成融合特征ICLBP_MP,以增强CLBP算法结构的鲁棒性;然后,通过改进的颜色信息加权策略对其进行加权,以增强火焰图像的颜色对比度信息;最后,使用K近邻回归模型对碳含量进行预测。实验结果表明,碳含量预测在0.02%误差范围内的准确率为83.9%。

基于改进的局部二值模式的微表情识别方法

为了从微表情中获得更显著的特征,从而识别出微表情所表达的情感,需要更全面的提取微表情图像纹理特征,解决图像时空变化的问题,避免出现冗余差分等现象,提出了一种基于局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)的微表情识别方法的改进。该算法将微表情序列划分成三个正交平面,三个正交平面相交可以获得相交点,去除掉冗余的相交点,提供更紧凑和显著的表达,从而获得更小的计算复杂度。实验表明,该算法获得了较好的识别精度和计算复杂度。

基于改进局部二值模式及特征融合的人脸表情识别

局部特征描述算子在表情识别领域有着广泛的使用。通过对现有表情识别算法的的研究,针对传统局部二值模式(LBP)算法只考虑领域像素和中心像素点的关系,而忽略了领域像素之间的相互影响。而中心对称局部二值模式(CS-LBP)只考虑了中心对称像素之间的影响。结合LBP和CS-LBP特点出了一种改进的LBP算法,实验结果表明改进的LBP算子利用像素点更充分,能更好的表达特征。针对单一特征很难准确描述原始图片的信息,又提取了图像的Gabor特征,分别与提取LBP特征和改进的LBP特征进行特征融合,使提取的特征更加丰富详细。分类算法中考虑到SVM具有强大的非线性分类能力,将提取的特征与SVM分类器进行结合,在公开表情数据集CK+上采用留出法进行验证,准确率达到95.77%,实验结果表明该方法优于传统的表情识别算法。

基于改进型局部二值模式的人脸识别方法研究

局部二值模式在人脸识别领域应用广泛,但是该算法阈值为中心像素,对噪声比较敏感,文章采用小波变换首先对图像进行压缩,降低数据量,然后利用均值和方差的线性组合作为动态阈值进行纹理特征的提取,最后采用最近邻算法进行分类识别。实验结果分析表明改进后的算法的识别率有了一定的提高。

改进的多尺度局部二值模式的表情识别方法

针对传统的局部二值模式(LBP)对局部特征描述不够充分的特点,提出一种改进的多尺度局部二值模式的人脸面部表情识别方法,在多尺度局部二值模式的基础上,通过引入一个可调参数α于编码中以调节局部纹理的细节提取控制。在每个区域图像中,将每个像素与可调参数α进行比较,计算它的顺时针编码值和逆时针编码值,并分别形成各自灰度直方图。上述方法在保留了局部特征的同时,可以有效降低噪声和光照的影响,增强了特征的鲁棒性。采用支持向量机(SVM)进行分类训练与测试。在三个数据集上进行的实验结果表明,采用带有可调参数的纹理细节控制策略可以得到一个较好的控制阈值,与多尺度局部二值模式以及双向局部二值模式(BLBP)相比较,提高了分类的准确率。

局部二值模式方法研究与展望

针对当前局部二值模式(Local binary pattern,LBP)方法表现出的理论和实际应用价值,系统综述了在纹理分析和分类、人脸分析和识别以及其他检测与应用中的各种LBP方法.首先,简要概述了LBP方法的原理,主要分析了LBP方法中的阈值操作并介绍了统一模式和旋转不变性模式.其次,分别对纹理分析和分类中的LBP方法、人脸分析和识别中的LBP方法以及其他检测与应用中的LBP方法等三个方面进行了详细的梳理和评述.最后,分析了LBP方法在应用中依旧存在的重要问题并指出了未来的研究方向.