基于线性判别局部保留映射的人脸表情识别

随着人机交互技术的发展,情感计算成为一个研究热点.局部保留映射(LPP)是一种最优的保持数据集局部结构的一种线性映射,它的特点是保留了样本的局部结构,但是它没有考虑判别信息,从而容易引起类间距离小的类别之间的重叠.本文提出了基于线性判别的局部保留映射(DLPP)算法并将其应用到表情识别问题中.与LPP相比,DLPP的改进之处在于将判别分析的思想引入LPP.同时考虑样本间的相邻关系和模式类之间的相邻关系,从而得到能正确分类的最优投影方向.在Yale人脸库和JAFFE表情库中的一系列表情识别实验结果表明,DLPP对于人脸表情识别更为有效.     

基于局部边缘二值模式的图像检索

在定义局部边缘的基础上提出了局部边缘二值模式(LEBP),并结合Gabor滤波器将其扩展到多分辨率LEBP(MLEBP)。对传统的中心对称局部二值模式(CS-LBP)和方向局部二值模式(D-LBP)进行了改进,新描述符在不增加计算复杂度和提高特征维数的基础上,进一步融入了局部边缘信息。为验证新描述符的性能,采用3个通用的纹理图像库进行图像检索实验。结果表明,结合本文方法,明显提高了传统描述符的分辨能力。     

基于改进局部二值模式的YASS检测方法

如今互联网已经逐渐渗透到人们生活的诸多方面,成为日常通信的重要途径。信息隐藏作为一种通信技术,通过将秘密信息嵌入常见载体中以达到隐蔽通信的目的。图像隐写是利用图像作为载体进行信息隐藏的一门技术与科学,YASS（Yet Another SteganographicScheme that Resists Blind Steganalysis）通过随机选取图像的子块进行DCT变换和QIM信息嵌入,具有较高的安全性。文中通过引入图像的局部二值模式（LBP）这一概念,根据YASS算法特点,分析图像的局部纹理变化,改进局部二值模式,利用局部有序对比模式（LOCP）的特征进行隐写分析。通过大量实验表明,相比传统的YASS隐写分析,文中所提方法在分析检测正确率等方面都有更好的效果。     

基于局部三值微分模式的人脸识别方法

为了减轻噪声干扰,提取更为丰富的人脸鉴别特征,提出了局部三值微分模式算子。通过判断近邻像素灰度值是否在某个范围内对当前像素的局部微分模式从二值扩展到三值,然后将扩展后编码的Uniform模式的空间直方图依次相连形成人脸的特征向量,采用卡方统计算样本相似度并进行分类。在ORL、Yale和CAS-PEAL-R1人脸数据库上的实验结果表明,提出的算法的识别性能优于局部二值模式和局部微分模式。     

基于分块局部二值模式的图像检索研究

提出一种分块局部二值模式的图像检索方法,首先利用3×3像素邻域的局部灰度均值代替其中心像素作为阈值计算LBP值,以改善传统LBP算子的缺陷;然后对图像采用分块处理,以便更好地提取图像的局部特征.实验表明,与传统的基于局部二值模式的图像检索方法相比,此方法具有更高的检索准确率.     

基于二维局部敏感判别分析法的雷达目标识别

由于在不同的观察角度、位置以及光照等条件下雷达目标图像之间差异较大,使得很多经典的维数约简和特征提取算法不能有效地用于飞机目标图像识别.基于二维局部敏感判别分析(2 DLSDA),提出了一种雷达目标识别方法.首先构造类内和类间邻域关系图,计算两个邻域图上的权重矩阵;然后基于Schur分解求出两个正交变换矩阵,得到映射矩阵,对观察数据进行维数约简,由此有效地克服小样本问题.对飞机目标的分类实验结果表明,该方法是有效可行的.     

基于局部二值模式的医学图像检索

提出了一种基于局部二值模式(LBP)和纹理模式统计进行医学图像检索的方法,计算了LBP和局部方差的联合直方图,改进了Log-likelihood统计距离度量算法.通过仿真表明:改进的Log-likelihood统计算法比Log-likelihood统计算法检索准确率高:与基于Gabor纹理特征图像检索相比较,该局部二值纹理模式检索算法检索准确率能提高8%以上.     

一种基于二维局部二值模式的纹理图像分类方法

局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）在纹理分类中受到越来越多的关注,传统的基于局部二值模式的图像识别方法在LBP直方图统计时仅仅考虑到LBP模式值本身的数量统计,却忽略了模式值之间的相关性.针对这一问题,本文提出一种二维局部二值模式（Two Dimensional Local Binary Pattern,2DLBP）方法,并用于纹理图像识别.首先以旋转不变均匀LBP特征图为基础,引入滑动窗口和LBP模式对的概念,统计LBP模式图的上下文信息,构造出2DLBP特征;然后改变LBP中的半径参数,构造图像的多分辨率2DLBP特征,并利用支持向量机（SVM）的分类方法进行纹理分类;最后选取Brodatz、CUReT、UIUC、FMD四个公开纹理库分别进行纹理分类测试.理论验证表明该方法具有良好的通用性,可以与LBP的其他变型结合成为新的图像特征构造方法.同时,实验结果表明,本文提出方法具有较好的纹理图像分类能力.     

双边滤波下局部强度与梯度融合的小目标检测

针对红外小目标在复杂背景下难以检测的问题,提出了一种利用局部强度和梯度融合来增强目标抑制背景杂波的算法。首先通过双边滤波技术得到去噪图像,然后利用目标区域与局部邻域的强度差异和梯度向量获得融合图像,最后采用自适应阈值分隔技术成功检测出小目标。理论分析和实验评估结果表明,该算法能够很好地抑制高斯噪声和背景边缘,相比于传统的检测算法,其检测性能显著提高,鲁棒性能较好。     

基于线扫描分析的点状目标检测和分割

根据点状目标在图像空间呈现的局部峰值或极小值区域一般具有全向对称和高斯分布特性,提出一种新颖的旋转线扫描算子对点目标的截面进行特征分析,并结合局部峰值分析和梯度信息,实现点目标的检测与分割。实验结果表明,本文算法对点目标外观如大小、局部的对比度和灰度变化具有良好的适应性;在手机隔板砂粒检测中,算法检测准确率达到0.993;而在视网膜眼底图像微脉瘤病变检测中,在可临床接受的误判率(1.08FP/image)前提下,检测准确率为0.42。大量实际图像测试表明,本文算法具有良好的检测性能和鲁棒性,并且节约资源和时间成本。     

基于局部极值共生模式和能量分析的烟雾检测

针对烟雾稀薄的场景提出了一种新颖且具有鲁棒性的视频烟雾检测方法,该方法主要由预处理、特征提取和图像分类三个阶段组成。在预处理阶段,使用背景差分算法提取视频帧的运动前景区域,并采用HSV颜色空间作用于运动前景区域识别烟雾像素;然后使用局部极值共生模式(Local Extrema Co-occurrence Pattern,LECoP）计算纹理特征和使用烟雾能量分析计算能量特征;最后,将特征矢量融合训练支持向量机（Support Vector Machine,SVM）用于识别烟雾。实验结果表明该方法能有效检测出烟雾。     

Face presentation attack detection based on chromatic co-occurrence of local binary pattern and ensemble learning

To counter face presentation attacks in face recognition (FR), color texture has been successfully used for face presentation attack detection (PAD) in recent years. However, the existing research does not fully consider the correlation between different color channels as well as the optimization of classification for face PAD. To resolve these limitations, a face PAD scheme based on chromatic co-occurrence of local binary pattern (CCoLBP) and ensemble learning (EL) is proposed in this paper. A color distortion-based face PAD model is first built, and then the chromatic discrepancies between bona fide faces and artefacts are analyzed. After that, CCoLBP is extracted as the feature to characterize these discrepancies. Meanwhile, an EL based classifier is put forward to reduce the effect of class imbalance and to improve the generalization ability. Experimental results and analysis indicate that the proposed scheme can achieve an overall good performance. Moreover, it can achieve significant improvement in the cross-database test, and its computational complexity can meet the requirement of real time applications.