基于PCA与LBP的人脸性别分类方法

主成分分析方法（PCA）和局部二元模式算子（LBP）相融合的特征提取方法结合了PCA在提取全局特征方面的优势和LBP在提取局部纹理细节方面的优势,能够从人脸图像中提取出较好的用于支持向量机（SVM）进行人脸性别识别分类的特征。在提取图像的LBP特征时,对传统的LBP方法做了改进,采用级联的方法提取图像的LBP直方图特征。并将提取出来的LBP特征与PCA特征相结合用于SVM,实验结果表明,LBP和PCA相融合的特征较单独的PCA特征和LBP特征在性别识别上具有明显的优势。     

基于LBP直方图的复杂光照下的人脸识别

提出一种具有较强光照鲁棒性的人脸识别方法。通过Gamma校正、高斯差分（DoG）滤波和对比度均衡化算法对图像进行光照预处理,降低光照敏感度;利用局部二值模式（LBP）算子提取局部纹理特征,将图像划分为若干个不重叠的子区域,提取每个子区域LBP直方图,形成人脸图像特征,用主成分分析（PCA）进行降维处理;使用支持向量机（SVM）进行分类识别。在Yale-B数据库进行实验的结果表明,该算法的平均识别率可达99.68%,其性能优于目前该领域的典型算法。     

局部二进制模式与小波特征融合的掌纹识别

针对利用单一方法进行掌纹图像识别所得的识别率难以提高这一情况,提出一种利用掌纹图像经高斯高通滤波后的局部二进制模式特征和三级小波分解的细节图像的能量特征的融合特征进行掌纹识别的方法。在提取图像的局部二进制模式特征的时候,通过高斯高通滤波增强图像的对比度,从而提取出更有效的局部二进制模式特征,该特征对光照的变化具有一定的鲁棒性;小波变换的细节图像能量数据反映不同频率成分的局部细节特征。实验结果表明所提出的掌纹识别方法的有效性。     

基于多尺度LBP的人脸识别

提出一种基于多尺度LBP(Local Binary Pattern)的人脸识别算法。建立人脸图像高斯差分尺度空间,计算尺度空间图像的LBP特征,将LBP特征图像划分为互不重叠的特征区域,然后分别进行直方图统计,最后将所有区域的LBP直方图序列连接起来得到多尺度LBP特征,采用最近邻分类器对人脸图像分类识别。实验分析表明,多尺度LBP特征具有较强的人脸图像描述能力,能够提取到更加丰富的全局信息,鲁棒性强,在识别率和识别速度上均比SIFT算法高。     

基于MB-LBP算子和Multilinear PCA算法的人脸识别

针对运用MB-LBP算法提取的人脸特征维数较高、而直接用MB-LBP算法提取的特征进行人脸识别时计算量较大的问题,提出一种融合MB-LBP和Multilinear PCA算法的新的人脸识别方法。首先利用MB-LBP算法提取人脸图像的特征;然后用Multilinear PCA算法对提取的人脸特征进行降维;最后用最近邻分类器进行人脸识别。在FERET人脸库上进行验证,实验结果表明,该方法的识别率高于传统PCA、分块PCA、LBP和PCA相结合的方法。     

指纹图像二值化处理方法*

提出了一种新的带阻滤波二值化处理方法.首先,用带阻滤波和高斯低通滤波算法分别处理原始图像;然后,在高斯低通滤波图像中,用区域增长方法提取指纹的轮廓;最后,用轮廓线对带阻滤波指纹图像进行背景填充,把二值化处理限定在纹线区域内.通过实验证明,提出的二值化处理方法可以有效解决二值化处理方法中指纹的特征点丢失问题.     

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。     

融合Gabor、LBP与LPQ特征的面部表情识别

针对传统的Gabor无法兼顾识别率与实时性的缺点,提出了一种融合Gabor、LBP、LPQ三种特征的表情识别算法.首先采用Gabor变换提取人脸图像的边缘信息,根据获得的变换表征结果,提取其LBP特征及LPQ特征;通过PCA算法对提取的特征进行降维,并对降维后的LBP特征及LPQ特征进行直方图操作;最后,设计基于ELM神经网络面部表情分类器.应用JAFFE人脸表情数据库的测试结果表明,该方法比传统方法具有更高的识别准确度和更快的识别速度.     

基于多尺度LBP与GBP特征的火焰识别

为了提高大空间建筑场景中基于视频图像的火灾的识别率,提出了一种基于多尺度LBP与GBP纹理特征的火焰识别算法。首先在RGB颜色空间对连续数帧火灾图像进行预处理,并进行频闪特性分析以提取疑似火焰区域;建立疑似火焰图像高斯差分尺度空间,利用局部二值模式(LBP)和全局二值模式(GBP)提取火焰局部纹理特征和全局纹理特征;最后将多尺度的纹理特征输入到支持向量机进行识别。实验结果表明,LBP与GBP相结合的方法具有对光照不变的特性,获得了较好的火焰识别率。     

采用LBP金字塔的人脸描述与识别

为了有效地提取人脸图像的全局和局部特征以提高人脸识别的性能,提出一种基于LBP金字塔特征的人脸描述与识别算法.首先通过多尺度分析构建人脸图像金字塔;然后采用LBP算子提取各层图像的LBP特征谱,建立图像的LBP金字塔;最后对LBP金字塔各层特征谱进行分块统计,并将各层的统计直方图序列连接起来作为人脸的鉴别特征用于分类识别.该算法在ORL和FERET人脸数据库上取得了较高的人脸识别率.实验分析表明,LBP金字塔特征具有较强的人脸描述能力和可鉴别性,且对光照、人脸表情及位置的变化具有较高的鲁棒性.     

基于LBP统计特征的低分辨率安全帽识别

针对工地进出口的视频监控录像,考虑远距离低分辨率安全帽识别问题,探讨了低分辨率安全帽识别方法,分析了提取不同的特征和应用不同的分类器与识别率的关系.首先截取视频中的人头,获得大小为22*22的图像,然后分别提取图像的统计特征、局部二进制模式特征、快速主成分分析特征,再利用分类器和反向人工神经网络进行分类预测,最后计算测试样本的识别率.实验结果表明,提取图像的二进制模式统计特征,再结合反向人工神经网络的识别率效果最佳,识别率可达87.27%.     

融合改进LBP和SVM的偏光片外观缺陷检测与分类

偏光片的外观缺陷是影响TFT-LCD面板质量的重要因素之一。为提高偏光片外观缺陷图像识别的准确性,提出一种改进局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）描述符和支持向量机（Support Vector Machine,SVM）的识别方法。缺陷图像通过暗场成像原理获得,将缺陷图像划分为不同的区,对每一个区域提取LBP特征并组成高维复合特征。将不同分区的像素均值特征与LBP复合特征进行集成,利用主成分分析（Principal Component Analysis,PCA）消除特征间的相关性和噪声,使用线性判别分析（Linear Discriminant Analysis,LDA）进一步投影变换至低维特征,使用支持向量机对上述特征进行分类。结合改进LBP描述符、PCA、LDA和SVM四种算法的优点,在总数250的数据库中进行仿真实验,结果表明,该方法识别准确率达到99.2%,单张图像识别时间为0.92 s,完全满足工业生产线的实际应用要求。     

基于局部二值模式的抽象绘画方向检测

抽象画图像的自动方向检测由于其内容的含蓄性与自然图像相比会比较困难。为了提高抽象画图像方向自动检测的准确率,将每一幅绘画图像逆时针旋转四个角度(0°,90°,180°,270°),提取四幅图像的非旋转不变等价局部二值模式(nri-uniform-LBP)描述符作为特征,通过AdaBoost算法进行自动方向检测,将绘画分为“向上”和“不向上”两类。实验结果表明,该方法能有效提高抽象画图像方向自动检测的准确率,也为抽象绘画图像研究提供了一个新的研究视角。     

基于多级CS-LBP特征融合的人脸识别方法

通常,采用中心对称局部二值模式CS-LBP对人脸图像只进行一次特征提取,提取的纹理特征不够丰富。因此,本文利用CS-LBP多次提取人脸图像更丰富的纹理特征,提出了多级CS-LBP特征融合的人脸识别算法。首先,用CS-LBP对原始人脸图像进行特征提取;然后,对所得特征图像再进行相同方式的特征提取,这样能够得到原始人脸图像的多级CS-LBP特征图像;最后,将每一级特征图像的分块直方图特征进行融合并用于人脸识别。在ORL、Yale标准人脸库上的实验结果表明,相比人脸图像的一级CS-LBP特征,多级CS-LBP特征融合的方法能够显著提高识别精度。     

LBP与鉴别模式结合的热红外人脸识别

为了提取具有鉴别能力的红外人脸图像局部结构特征,提出一种基于LBP(local binary pattern)鉴别模式的红外人脸识别方法。传统的LBP均匀模式,提取自然图像中占主导地位的信息用于识别,但占主导地位的信息不一定是最适合识别的。为了提取有效的鉴别模式特征,基于监督学习的思想,在LBP模式下引入可分性标准,对不同LBP模式进行有效的模式选择,从而抽取适合识别的鉴别模式。最后,为了利用人脸的空间位置信息,结合分块和直方图技术得到最后的识别特征。实验结果表明,本文鉴别模式可以提取更适合识别的特征,识别性能优于传统的基于均匀模式的LBP方法。     

基于LBP和栈式自动编码器的人脸识别算法研究

LBP算法对光照敏感且能有效地提取图像的纹理结构特征。提出一种基于局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）和栈式自动编码器（Stacked Autoencoders,SAE）的人脸识别算法。用统一模式LBP算子提取分块后的人脸图像的直方图,按顺序连接形成整幅图像的LBP特征,并将其作为栈式自动编码器的输入,完成进一步的特征提取,实现人脸图像的识别与分类。在Extended Yale B等数据库上的实验结果表明,该算法与传统的人脸识别算法和标准的栈式自动编码器相比,对光照变化有更强的鲁棒性,具有更好的识别效果。