基于局部二值模式特征的新型干扰识别算法

为解决频谱弥散干扰和切片组合干扰两种距离假目标新型干扰的识别问题,提出一种基于时频图像局部二值模式特征的干扰识别算法。运用平滑伪魏格纳-维尔分布时频分析雷达接收信号,通过数字图像处理技术对时频图像进行预处理,并利用图像局部二值特征提取图像的纹理特征进行识别。实验结果表明,与基于模糊函数的SMSP和C&I干扰识别算法相比,该算法能有效降低噪声的影响,且在低信噪比下仍具有较好的识别率。

增强型局部二值模式及其图像纹理特征提取

局部二值模式(Local binary pattern, LBP)是一种非常有效的图像纹理描述算子。为了提取更丰富的人脸特征,提出了局部二值模式和环式二值模式(Ring Local binary pattern, RLBP)特征融合的增强局部二值模式算法。先用LBP算法对图像进行特征提取并转化为特征向量,再将其与使用RLBP算法生成的特征向量相融合。最后使用直方图交叉距离计算特征向量的相似度得到在数据集中的识别率。实验数据集选用ORL、ExtendYaleB人脸数据库以及掌纹数据库,实验结果表明,相对于LBP算法和其它融合算法提取到的图像特征而言,融合算法提取的特征更具有鉴别力,获得了更高的识别率。另外还在不同的噪声环境下进行了相关实验分析,证明了所提融合算法对噪声更具有鲁棒性。

基于统计特征中心对称局部二值模式的虹膜识别

由于中心对称局部二值模式(CS-LBP)的虹膜识别具有特征维数高、对噪声敏感等缺点,提出了基于统计特征中心对称局部二值模式(SCCS-LBP)的虹膜识别方法。首先,根据虹膜纹理的分布特性,用CS-LBP对归一化的虹膜图像进行编码;为了进一步降低特征维数,对编码后的图像进行特征统计。然后,根据统计结果的分布,提取出有效的二值特征图像。最后,用Hamming距离进行虹膜识别。对CASIA1.0、CASIA2.0、CASIA3.0-Interval、MMU1图像库进行了识别,最高正确识别率分别为99.955%、99.848%、99.989%、99.916%。实验结果表明:该方法有效地利用了虹膜纹理分布特性,与LBP和CS-LBP方法相比,具有更少的特征维数、更高的正确识别率和更好的鲁棒性。

面向语音情感识别的Gabor分块局部二值模式特征

谱特征在语音情感识别中起到了重要的作用,然而现有的谱特征仍未能充分表达谱图中的语音情感信息。为研究语音情感与谱图之间的联系,提出了一种面向语音情感识别的Gabor分块局部二值模式特征（GBLBP）。首先,获取情感语音的对数能量谱;然后,采用多尺度,多方向的Gabor小波对对数能量谱进行处理,得到Gabor谱图;再次,对每张Gabor谱图进行分块,采用局部二值模式提取每个块的局部能量分布信息;最后,将提取到的所有特征级联,得到GBLBP特征。EMO-DB库及中文语音库上的实验结果表明：GBLBP特征的平均加权召回率比MFCC高了9%~10%,识别性能显著优于众多谱特征,且与现有声学特征有较好的融合性。

一种局部二值模式图像特征点匹配算法

针对图像匹配问题进行了研究,提出了一种改进BRIEF算法的特征点匹配算法。该算法利用随机点与特征点之间的差分大小和差分幅值关系来生成特征点描述算子。针对BRIEF对噪声敏感问题,因为小的像素幅值差分更易受到噪声影响,为了抑制噪声,通过设置小像素差分阈值,差分在阈值内的设置为不确定位,然后通过其邻域均值来决定不确定位的值。特征点匹配使用描述算子之间的汉明距离进行比较来完成。实验将BRIEF和ORB算法进行了比较,证明该算子具有更高的判别性,计算简单且具有很好的噪声抑制性能,运行速度快,匹配准确率更高。

多尺度局部二值模式傅里叶直方图特征的表情识别

针对表情识别的简便快捷问题,提出一种多尺度局部二值模式傅里叶直方图(LBP-HF)和主动形状模型(ASM)相结合的人脸表情识别方法。该方法首先利用ASM检测并分割人脸区域,减少不相关区域的影响;然后提取多尺度LBP-HF特征形成识别向量;最后采用最近邻分类方法进行表情识别。通过提取不同尺度的LBP-HF特征,研究各个尺度LBP-HF特征对表情识别的影响,最终结合多尺度LBP-HF特征实现表情识别,获得更有效的表情特征。通过与Gabor特征的实验结果进行对比,验证该方法的简便可行性,最高平均识别率达到93.5%。实验结果表明,该方法可以用于人机交互中。

基于自适应局部二值模式的纹理特征提取方法

局部二值模式(local binary pattern, LBP)是一种简单有效的纹理特征描述符,但是存在对噪声缺乏鲁棒性以及编码过程中信息缺失的问题。针对该问题提出基于自适应阈值的带方向的完整局部二值模式(adaptation threshold complete local binary pattern with direction,DAT-CLBP)。提出一种自适应阈值选取方法和判别条件,通过判别条件,从自适应邻域像素中值和中心像素值中选取一种作为LBP编码时的阈值;计算邻域像素和阈值的差分的幅值,并以幅值最小点为起点,从小到大地计算局部邻域的二值模式。在通用纹理库上运行算法,统计两种阈值的发生率,证明了采取自适应阈值的必要性。以纹理库上添加了不同程度的椒盐噪声的纹理图像为样本实验,结果表明算法能更好地描述纹理,同时也对椒盐噪声具有鲁棒性。

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。

融合子区域局部二值模式特征与深层聚合网络的人脸识别

针对深度网络对人脸噪声敏感,且学习过程容易忽视人脸结构信息的问题,提出融合子区域局部二值模式(local binary pattern,LBP)特征和深层聚合网络的人脸识别算法。将人脸图像划分为不同子区域,并采用局部二值模式对人脸进行预处理,获取子区域人脸的LBP特征。不同子区域LBP特征输入不同的稀疏自动编码器,实现深层特征提取;然后不同稀疏自动编码器的输出特征通过全连接方式实现特征聚合,获得人脸特征向量用于分类。通过大量实验获取了最优的聚合网络模型架构和网络参数取值,改善了人脸识别效果。

基于深度信息局部二值模式特征的室内场景边缘检测

针对室内场景深度图像,检测场景中的面片边缘信息并确定场景中的完整面信息是实现室内场景分析和理解的基础.基于深度信息局部二值模式特征,提出一种室内场景深度图像边缘检测的方法.首先对场景深度信息图分别求X方向和Y方向的梯度信息,结合2个梯度图找到深度信息图的基本边缘信息;然后计算基本边缘附近的局部二值模式特征信息,并计算深度图每个点的法线信息;最后利用深度信息局部二值模式特征和法线信息对边缘信息进行判断和矫正,以提取深度图像的面片边缘信息.实验结果表明,该方法能够高效、准确地检测室内场景深度图像的边缘信息,避免边缘信息的过检测和欠检测.

局部二值模式分类器耦合特征脸的人脸识别算法

为了解决当前人脸识别考勤系统在面对表情、眼镜、头发干扰时,其识别稳定性差的不足,论文设计了基于局部二值模式分类器(LBP Classifier)与特征脸(Eigen Faces)的人脸识别算法。首先,通过优化高维特征,提取低维特征,设计了基于LBP Classifier的人脸检测算子,标识出人脸区域;然后提取特征数据,结合人机交互输入,进行监督式学习,设计了基于EigenFaces的人脸识别算子,完成对人脸特征的识别。实验数据显示:与当前人脸识别算法相比,在面对表情、眼镜、头发干扰较大时,论文算法拥有更高稳定性与识别率。

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。

基于局部二值模式的ASM人脸特征定位方法研究

对人脸特征定位来说ASM是一个功能强大的工具。然而用作建立局部灰度结构模型时对光照非常敏感,不够鲁棒。实际上,在搜索过程中不同光照条件下训练形状模型时明显会得到不同结果。为了提高对光照变化的鲁棒性,在引入LBP算子的基础上,提出了三种基于ELBP的人脸特征定位方法:基于轮廓的ELBP-ASM,基于正方形的ELBP-ASM及基于分割正方形的ELBP-ASM。其中基于分割正方形的ELBP-ASM取得更加精确的结果,对光照变化最鲁棒。

基于曲率局部二值模式的深度图像手势特征提取

针对复杂环境下的深度图像手势特征提取信息冗余量大、编码不稳定等问题,提出了一种改进的基于曲率局部二值模式(LBP)的深度图像手势特征提取算法。该算法首先通过坐标转换将分割出的手势深度数据转换为点云数据;其次利用移动最小二乘法对手势点云数据进行曲面拟合;然后计算出能够更加准确描述物体三维表面几何信息特征的高斯曲率;最后利用改进的LBP均匀模式对高斯曲率数据进行编码形成特征向量。在美国手语(ASL)手势数据库上该算法的平均识别率达到了92.1%,与3D局部二值模式(3DLBP)和梯度LBP相比分别提高了18.5个百分点和13.7个百分点。实验结果表明,该算法可以区分外部轮廓相似但内部结构不同的手势,有效提高了在描述手势深度图像内部细节方面的准确性。

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。

基于局部二值模式及马尔科夫稳态特征的人脸识别

传统LBP算法通常采用统计直方图特征来表达人脸图像信息,故无法包含空间结构信息。针对此问题,文中提出一种基于局部二值模式(LBP)和马尔科夫稳态特征(MSF)的人脸识别方法。该算法避免了上述传统LBP算法的缺陷,使得LBP直方图特征之间的相对位置信息得以保留。在此基础上引入分块统计LBP-MSF的方法,从而使统计特征能体现人脸整体结构信息。在FERET标准人脸数据库上的实验结果表明该算法对于提高人脸识别率非常有效,可得到优于传统LBP算法的最高96%人脸识别率。

基于颜色和局部二值模式特征的车辆跟踪算法

针对目前车辆跟踪算法在应对光照变化时不稳定的特点,提出一种基于颜色特征和局部二值模式特征的车辆跟踪算法。即:提取样本的颜色特征和局部二值模式(LBP)特征,用结构化输出支持向量机(SVM)对正负样本进行分类,预测评分值最高的预测样本对应的坐标就是目标车辆所在位置。通过在有光照变化、运动模糊、快速运动等挑战的视频序列中进行仿真试验,表明在光照变化等情况下本文跟踪算法具有较强的鲁棒性。

基于四元数局部排序二值模式特征的行人识别

行人特征提取是行人识别中关键步骤之一。传统的做法是分别从彩色图像的每个颜色通道(即R、G、B通道)中提取特征描述子(如方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等),最后合并成一个特征向量。传统方法不足之处在于难以兼顾不同颜色通道之间的关联信息。为此,采用四元局部排序二值模式(QLRBP)运算方法从彩色图像中提取局部特征描述子。与传统方法不同的是,该方法是一种整体的方法,是在彩色图像的四元数表示空间而非3个颜色通道中分别提取LBP特征。首先,将从车载摄像头中采集的彩色图像通过四元数转换获得其四元数表示;然后,对四元数空间中图像进行CTQ变换,并计算变换后的图像相位;最后,在每个四元数相位上进行LBP运算,并生成行人彩色图像的局部特征描述子。QLRBP能够同时处理所有的颜色通道,因此能够同时包含三通道之间的关系。在行人判定方法上,本文首先提取所有正负样本的QLRBP特征,并使用K-最近邻(K-NN)算法训练分类器。在INRIA数据库上测试表明,QLRBP描述子对于彩色行人的检测比其他常用的特征描述子(如HOG特征,LBP特征)具有更高的精确度,性能接近当前先进的行人识别方法。

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。

基于局部二值模式的泡沫镍纹理特征提取方法研究

泡沫镍表面纹理特征是反应泡沫镍性能的关键指标,为了根据纹理特征准确判断泡沫镍表面缺陷,并指导实际生产操作,研究了基于LBP的泡沫镍纹理特征提取方法。首先分析了泡沫镍材料的特点以及缺陷类型,然后研究局部二值模式(LBP)用于图像纹理特征提取的方法,并对经典LBP、旋转不变LBP以及均匀LBP进行了比较。通过实验说明旋转不变的均匀LBP算子对泡沫镍纹理特征的提取更有效,为进一步的缺陷识别奠定基础。