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。     

基于多通道Gabor滤波与CS-LBP的人脸识别方法

近来,局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)在人脸识别中取得了成功应用。然而,LBP提取的特征维数通常很高。而中心对称局部二值模式(Center-Symmetric Local Binary Pattern,CS-LBP)采用中心对称思想对图像进行编码,能够显著降低提取的特征的维数。为此,将CS-LBP应用于人脸图像特征提取,并结合多通道Gabor滤波,提出了基于多通道Gabor滤波与CS-LBP的人脸识别算法。在Yale,ORL,FETER标准人脸库上的实验结果表明,相比局部二值模式,CS-LBP以提取更少的特征维数取得了相当的识别率,并且,基于多通道Gabor滤波的CS-LBP能显著提高识别精度。     

多尺度中心误差补偿二值模式的表情识别

针对Gabor小波与局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）在表情识别上的局限性,提出了一种多尺度中心误差补偿二值模式（Center Error Compensation Binary Pattern,CECBP）的表情识别方法。对预处理后的人脸表情图像创建多尺度的金字塔,用中心误差补偿二值模式对金字塔中的各层图像进行编码,分块提取各层编码后的直方图序列作为特征,用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行分类。在JAFFE、Cohn-Kanade以及Pain Expression表情库上的交叉验证表明,该方法可以抑制噪声,具有较高的识别率和较快的识别速度,比传统的Gabor小波以及LBP更具有优势。     

局部定向模式在人脸识别中的应用

人脸识别是当今模式识别和人工智能领域的一个活跃研究方向。基于局部二值模式（LBP）算子提出局部定向模式（Local Directional Pattern,LDP）算子。对人脸图像进行分块,采用局部定向模式算子对每块图像进行特征提取并计算每块区域的特征直方图,对特征直方图采用Chi距离测度进行比较识别。实验证明,该方法在Yale人脸数据库和Yale B人脸数据库相比局部二值模式有更好的识别率,说明该方法对光照有良好的鲁棒性。     

基于多尺度局部二值模式的人脸识别

提出了一种基于多尺度局部二值模式的人脸识别方法.局部二值模式已经被证明是人脸表示的一种有效算子,不过由于其太小以至于鲁棒性不高.在多尺度局部二值模式中,计算是基于块子区域的平均值,而不是基于单个像素值进行的.人脸图像首先被分成小的子区域,具有不同权值的BLBP算子抽取每一子区域的直方图,然后把它们连接起来,组成一个空域增强的特征直方图.在X~2统计量作为不相似度量计算的特征空间里,采用最近邻分类器完成分类识别.实验表明,该方法优于其它的基于LBP的人脸识别算法.     

基于局部二值模式的作物叶部病斑检测

根据作物叶片症状准确、快速检测作物病害是防治和控制作物病害的基础。为准确检测作物叶部病害,在窗阈值中心对称局部二值模式（WTCSLBP）的基础上,提出了一种作物病斑检测方法。首先利用自适应局部二值模式获取正常叶片图像特征并确定病斑判断阈值,然后将待检测叶片图像分割为大小相同的检测窗,并提取同样特征与阈值进行比较,以判断该检测窗是否有病斑。在三种苹果病害叶片图像数据库上的实验结果表明,该方法能够有效检测作物病斑分布特性。与中心对称LBP（CS-LBP）和WTCSLBP相比,该方法具有更少的特征维数和更高的正确识别率。     

用于DR图像缺陷检测的改进的LBP算法

针对传统LBP（Local Binary Pattern）算法在DR图像缺陷检测中对噪声异常敏感而导致的缺陷识别率低的问题,在已有的韦伯LBP算法（Weber Local Binary Pattern,WLBP）的基础上,提出改进的WALBP（Weber Adapted Local Binary Patterns）算法。WALBP算法保留了WLBP算法最后生成二维直方图的特点,对其所用的LBP算子和LoG（Laplacian of Gaussian）方法进行了改进。WALBP算法更加有效地描述了DR图像的纹理特征,同时有效解决了WLBP算子在进行缺陷检测时直方图维数较多及分类能力不强的问题。通过对多幅铸件DR图像进行实验分析,结果表明,相对于已有的WLBP算法和传统的LBP算法,WALBP算法在缺陷检测上具有更高的识别率,在缺陷识别技术中具有很高的应用价值。     

Sparse coding-based representation of LBP difference for 3D/4D facial expression recognition

Multimedia Tools and Applications - This paper presents an effective method for automated 3D/4D facial expression recognition based on Mesh-Local Binary Pattern Difference (mesh-LBPD). In contrast...     

基于多特征融合的防爆自动导引车避障方法研究

为解决在工厂环境中防爆自动导引车(Automated Guided Vehicle,AGV)难以在不同光照条件下实现行人检测的问题,本文提出将“结构光+双目视觉相机”的图像采集方案应用于爆炸性危险环境。针对传统的基于RGB(代表红、绿、蓝三个通道的颜色)图像的HOG-LBP(Histogram of Oriented Gradient-Local Binary Pattern)方法受光照影响较大且对特征利用率低的情况,设计了基于RGB-D(RGB-Depth)图像的HOG-CLBP(Histogram of Oriented Gradient-Completed Local Binary Pattern)框架,并提出了一种改进的多特征融合方法,通过支持向量机分类实现实时行人目标检测。实验验证该方法可以有效解决在不同光照条件下实现对行人目标的检测,从而实现避障功能。     

Micro-expression recognition using local binary pattern from five intersecting planes

Multimedia Tools and Applications - Micro-expression recognition has important research value and huge research difficulties. Local Binary Pattern from Three Orthogonal Planes (LBP-TOP) is a common...     

Face feature extraction and recognition via local binary pattern and two-dimensional locality preserving projection

Multimedia Tools and Applications - In this paper, we propose a novel face feature extraction approach based on Local Binary Pattern (LBP) and Two Dimensional Locality Preserving Projections...     

基于全局二值模式的特征提取方法及其应用

提出一种全局二值模式(GBP)的纹理分析方法,解决局部二值模式(LBP)易受噪声影响的问题.GBP中采用一个大邻域模板的平均值代替LBP中的中心像素,弱化了噪声的影响,但GBP对光照不均的抵抗能力不如LBP.在钢板表面缺陷识别中,由于钢板表面图像既有较大的噪声,又存在着严重的光照不均现象,因此提出GBP与LBP二维直方图结合的方法,该方法结合GBP和LBP的特性.将该方法应用于中厚板和连铸坯表面缺陷的识别,实验结果表明GBP与LBP的结合方法同时具有光照不变性和对噪声不敏感的特性,对裂纹缺陷的识别率达到96%以上.     

Finger texture biometric verification exploiting Multi-scale Sobel Angles Local Binary Pattern features and score-based fusion

In this paper a new feature extraction method called Multi-scale Sobel Angles Local Binary Pattern (MSALBP) is proposed for application in personal verification using biometric Finger Texture (FT) patterns. This method combines Sobel direction angles with the Multi-Scale Local Binary Pattern (MSLBP). The resulting characteristics are formed into non-overlapping blocks and statistical calculations are implemented to form a texture vector as an input to an Artificial Neural Network (ANN). A Probabilistic Neural Network (PNN) is applied as a multi-classifier to perform the verification. In addition, an innovative method for FT fusion based on individual finger contributions is suggested. This method is considered as a multi-object verification, where a finger fusion method named the Finger Contribution Fusion Neural Network (FCFNN) is employed for the five fingers. Two databases have been employed in this paper: PolyU3D2D and Spectral 460 nm (S460) from CASIA Multi-Spectral (CASIA-MS) images. The MSALBP feature extraction method has been examined and compared with different Local Binary Pattern (LBP) types; in classification it yields the lowest Equal Error Rate (EER) of 0.68% and 2% for PolyU3D2D and CASIA-MS (S460) databases, respectively. Moreover, the experimental results revealed that our proposed finger fusion method achieved superior performance for the PolyU3D2D database with an EER of 0.23% and consistent performance for the CASIA-MS (S460) database with an EER of 2%.     

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。     

基于LMCP方法的纹理特征分类

经典局部二值模式(LBP)方法没有考虑像素之间的对比度,从而限制其描述纹理特征的能力。为此,提出一种局部多层对比模式(LMCP)方法,将其应用于纹理特征分类中。通过预处理把光照变化控制在一定范围内,将局部区域临近像素间的对比度分为若干个层次,使每个对比度值映射到某个层次中,按照LBP的类似方法构建每个层次的统计直方图,采用统计映射的方式降低特征维度。基于Outex_ TC_00012纹理数据库的实验结果表明,该LMCP方法具有较好的分类效果。     

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。     

自适应加权完全局部二值模式的表情识别

为了有效地提取局部特征和全局特征以提高表情识别的性能,提出自适应加权的完全局部二值模式（Adaptively Weighted Compound Local Binary Pattern,AWCLBP）的人脸表情识别算法。首先对人脸表情图像进行预处理分离出表情子区域,与此同时生成表情子区域的贡献度图谱（Contribution Map,CM）;然后对表情子区域和整幅表情图像做完全局部二值模式变换提取三种特征（差值符号特征CLBP_S、差值幅值特征CLBP_M、中心像素特征CLBP_C）并连接三种特征生成级联直方图,并根据CM对表情子区域的级联直方图进行加权和整张图像的直方图进行融合;最后用卡方距离和最近邻方法进行分类识别。本算法在JAFFE库上做了实验并和LBP、Gabor小波、活动外观模型进行了比较,验证了本算法的有效性。     

不可控光照下的LNMCP人脸识别方法

局部二值模式（LBP）在人脸识别领域取得了显著成效,但由于没有考虑像素之间的对比度,导致部分重要纹理特征被丢弃。采用粗粒度分区算法求取各人脸分块对比度值域区间的动态阈值点,并借鉴LMCP算法思想利用上述阈值点分别对各人脸分块编码,得到结合光照变化信息的局部非线性多层对比度特征LNMCP作为人脸特征。实验结果表明,该方法识别率高,特别是在户外人脸库上提高了2.91%,方法在不可控光照变化环境下具有极强的自适应性。     

LDBP和LBP特征融合的行人检测

提出一种基于局部差分二值模型（Local Difference Binary Pattern,LDBP）和局部二值模型（Local Binary Pattern,LBP）的特征融合方法,以解决行人检测中检测精确度和鲁棒性不足的问题。对输入图像进行二维离散Haar小波变换,得到不同频率的四个子图像（LL,LH,HL和HH）;对低频部分子图像提取LDBP特征,以及对其他三个高频部分子图像提取LBP特征;采用主成分分析法（PCA）分别对得到的LDBP特征和LBP特征进行降维;融合降维后的LDBP特征和LBP特征进行行人检测。在INRIA数据集上采用支持向量机（SVM）进行测试,实验结果表明,该方法能有效地提高检测精确度,且具有较好的鲁棒性。     

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）、CUReT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。