基于增强方向局部二值模式的纹理分类

针对方向局部二值模式特征维数高且易受噪声影响的问题,提出了增强方法。首先,在方向局部二值模式的基础上,通过将局部邻域划分为多个8-正交邻域的策略,以降低方向局部二值模式的特征维数;其次,在方向局部模式中引入局部三值模式的思想,以减少噪声的影响。采用CURet、UIUC及Outex三个纹理图像库进行实验,结果证明了该方法以较低的特征维数取得了更好的分类性能。

基于方向局部二值模式的虹膜识别方法

虹膜识别技术作为最简单最精确的人体生物识别技术,越来越受人们的重视.目前,CS-LBP算子由于它的高效性和灰度不变性,在虹膜识别领域取得了较好的识别效果.但它忽略了中心像素对虹膜纹理的影响,因此提出了基于D-LBP的虹膜识别方法.它将周围邻近的像素和中心像素进行比较,重新定义了特征描述码的计算方法.该方法在降低特征维数的同时,很好的解决了CS-LBP算法中心像素丢失的问题.实验结果表明:与LBP和CS-LBP方法相比,提出的方法具有更好的识别效果.

面向虹膜识别的多方向中心对称局部二值模式

为了提升虹膜纹理的表征效果,获得稳定的局部纹理信息表达,提出基于多方向中心对称局部二值模式的虹膜识别算法.首先通过眼睑边缘快速定位生成掩膜,抑制眼睑区域噪声;然后在多方向的基础上,提出多方向中心对称的局部二值模式完成虹膜纹理特征的表征;最后利用汉明距离判定虹膜是否匹配.针对由于类内与类间匹配次数失衡导致评价指标正确识别率存在的不足,提出修正的正确识别率.在CASIA.V1,CASIA.V3-Interval,JUL6.0和CASIA.V4-Lamp虹膜库上的实验结果表明,所提算法的修正的正确识别率分别为99.857%,99.940%,99.640%和97.973%,等错误率下降0.03%~5.96%;该算法能够有效地表征虹膜纹理信息,具有良好的识别性能和鲁棒性.

一种方向性的局部二值模式在人脸表情识别中的应用

传统局部二值模式(LBP)算法应用在人脸表情识别中,不能准确描述眼睛、嘴巴、额头等表情特征区域在不同方向上的灰度变化趋势,识别效果不理想。本文改进传统局部二值模式的灰度比较关系,分别从水平、垂直以及对角3个方向对邻域像素的灰度变化进行二值编码,融合3个方向的特征,得到一种基于方向性的局部二值模式(DLBP)。在JAFFE数据库和Cohn-Kanade数据库上的实验结果均表明,DLBP算子相比LBP算子、Gabor算子能更准确描述人脸基本表情,识别率平均分别提高了5%和1%;相比LBP算子对椒盐噪声和高斯白噪声具有更强的鲁棒性;且与LDP算子相比,识别率基本不变,但特征提取时间缩减近50%。由此可见,DLBP算子是一种快速有效的人脸表情描述子。

局部方向二值模式结合协同表示的3D掌纹识别

针对三维掌纹特征表示准确性差的问题,提出一种局部方向二值模式(Local Orientation Binary Pattern,LOBP)结合协同表示(Collaborative Representation,CR)的3D掌纹识别方法。利用掌纹主方向和方向置信度的编码来共同表达掌纹的方向信息,从而有效提高方向编码的准确性。使用表面类型编码来刻画掌纹的结构,充分表达掌纹的几何特征。最后,在分类识别时通过协同表示的方法将特征结合进而完成掌纹识别。在香港理工大学3D掌纹库上进行实验,结果表明获得的平均识别率最高可达99.55%,平均识别时间为0.8749 s。所提方法可以在保持较低识别时间的同时提高3D掌纹的识别精度。

非对称方向性局部二值模式人脸表情识别

针对方向性局部二值模式(DLBP)在单尺度下获取图像纹理特征的不足,提出一种非对称方向性局部二值模式(AR-DLBP)多尺度多方向融合的表情识别算法。首先对人脸表情图像进行光照补偿预处理,消除光照、噪声的影响,分割出人脸及眉、眼、嘴局部表情关键区域,并计算出关键区域的贡献度(CM);然后提取人脸及关键区域的异或-非对称方向性局部二值模式(XOR-AR-DLBP)直方图特征信息,并根据CM对关键区域直方图信息进行加权级联再与整幅人脸图像的特征信息进行融合;最后用SVM分类器进行表情分类识别。该算法在JAFFE库、CK库上仿真实验,分别取得95.71%、97.99%的平均识别率及112 ms、135 ms的平均识别时间,实验结果表明,该算法可以有效精确地完成人脸表情的分类识别。通过对表情图像光照补偿预处理及分割出表情的关键区域,并加权融合局部与整体特征,大大提高了特征的鉴别能力,与传统算法的对比实验,也表明该算法无论是在识别率还是在识别时间上,所得效果都是最好的。

基于自适应方向局部三值模式的人脸识别

为了解决局部三值模式特征向量维数过高和不能自适应选取阈值的问题,引入方向局部二值模式的思想,提出了一种具有自适应性的方向局部三值模式(SD-LTP)。SD-LTP通过具有降低特征向量维数的方向局部三值模式来描述图像,将图像全局灰度特征引入编码中以增强算法对全局特征的描述;引入具有自适应性的阈值增强算法的抗噪能力。在ORL和FERET标准人脸库上的实验结果表明,SD-LTP有效地降低特征维数;并显著提高了人脸的识别率。

基于局部方向纹理谱描述符的图像检索

提出了一种改进的局部方向纹理谱描述符。根据图像局部邻域中心像素及与其相对像素间的灰度关系及灰度差异关系来定义局部区域纹理方向,在此基础上结合中心对称局部二值模式的定义给出了新的局部方向纹理谱的定义。新描述符在不增加特征维数的基础上,更好地融入了局部纹理信息。采用不同图像库及不同评价准则进行图像检索对比实验,结果表明,该方法取得了较好的检索效果。

基于改进的区域纹理谱描述符的图像检索

提出了区域纹理谱描述符的增强算法,新描述符在考虑局部邻域像素灰度差异符号变化的基础上,又融入了灰度差异的幅度变化以及局部邻域灰度均值与图像全局灰度均值的关系,从而更好地描述了局部区域纹理信息。为证明新描述符的分辨能力,文中采用不同图像库进行图像检索对比实验,实验结果证明新描述符的性能得到了较大程度的提高。

基于改进的HOG和LBP算法的人脸识别方法研究

人脸识别技术易受光照、表情等因素影响,为充分提取人脸特征信息,提出了融合改进的局部二值模式(LBP)和梯度方向直方图(HOG)方法提取人脸图形纹理、细节特征,利用列方向压缩的2DPCA+PCA算法对人脸的特征空间进行降维处理,使用2DPCA算法降低了特征维度,解决了仅仅使用PCA方法,由于人脸图像特征维度高而造成求解模型复杂的问题,降低了计算规模,提高了运算速度。最后,使用ORL和Yale人脸数据库进行实验。结果表明,基于改进的LBP和HOG融合的特征提取具有一定的互补性,与其它的识别算法相比,该改进的算法识别率有了较大的提高,鲁棒性更强。

基于改进方向纹理谱特征的图像检索

在定义图像局部邻域纹理方向特性的基础上,提出了一种新的方向纹理谱描述符。该描述符针对局部邻域内中心像素与其相对的邻域像素,既充分考虑了它们间的灰度变化关系,又考虑了它们间灰度差异的变化关系,从而更有效地描述了局部纹理特征。为证明新描述符的分辨能力,采用4种不同图像库进行图像检索对比实验,结果表明,本文的新纹理谱描述符取得了最好的检索效果。

改进的旋转不变区域纹理谱描述符

针对区域纹理谱描述符不具备旋转不变性的问题,引入了旋转不变算符,对局域纹理谱描述符进行了改进。采用区域纹理谱直方图描述图像统计纹理特征,采用局部旋转不变量描述不同区域变化特征,然后融合两种特征作为索引并进行图像检索。采用3种不同类型的图像库对本文方法的检索效果进行了详细比较。实验结果表明,本文提出的旋转不变纹理谱描述符可有效提高对旋转纹理图像的检索精度。

基于子空间与纹理特征融合的掌纹识别

针对单一描述符无法准确获取有效掌纹特征导致识别率低的问题,提出一种基于子空间与纹理特征融合的掌纹识别方法。利用稳健线性判别分析和局部方向二值模式分别获取掌纹图像的子空间特征和纹理特征;基于加权串联方法实现子空间特征与纹理特征的有效融合;根据融合特征向量间的卡方距离进行匹配识别。在PolyU图库和自建非接触图库上的实验结果表明,识别时间分别为0.3069s和0.3127s,最低等误率分别为0.3440%和1.4922%;与其他方法相比,所提方法在保证实时性的前提下,能够准确提取掌纹图像的有效特征信息,提高系统识别性能。

元明清陶瓷蕉叶纹纹饰的特征

提出一种借助于人工智能的辅助鉴别方法鉴定具有蕉叶纹饰的古陶瓷年代及真伪,利用局部二值模式(LBP)和方向梯度直方图(HOG)技术从古陶瓷图像的蕉叶纹饰中提取古陶瓷的时代特征,通过蕉叶纹局部二值模式纹饰特征和方向梯度直方图纹饰特征的融合实现古陶瓷的智能断代,并采用纹饰相似度衡量古陶瓷的真、伪可能性。以博物馆现有馆藏古陶瓷图像资料为基础进行实验。结果表明:该方法不仅可以完成古瓷器准确断代,而且能够发现蕉叶纹饰的发展规律,从而强有力地辅助专家的断代工作。此外,基于纹饰特征的相似度分析能够对古陶瓷的真伪辨识提供较有力支撑。