基于单演局部主方向能量模式的人脸识别方法

针对人脸识别中不能有效利用图像局部能量信息的缺点,提出一种基于单演局部主方向能量二元模式的人脸识别方法。首先应用主元成分分析方法求取单演局部主方向能量,然后对单演局部主方向能量进行局部二元编码。在此基础上进一步分块,求取直方图,最后运用基于分块的线性判别方法进行降维,增强特征判别能力。实验结果表明,在AR和ORL人脸库上,单演局部主方向能量二元模式方法比单演幅值二元模式方法有更好的识别性能,这说明该方法能够有效提取图像的判别特征,提高系统的识别性能。     

融合单演特征和CS-LBP的单样本人脸识别

针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种融合单演幅值、相位和方向的单演中心对称幅值相位方向模式（MCSLBP）的人脸识别方法。首先采用中心对称局部二值模式（CS-LBP）对同一尺度下的单演幅值进行编码,并将单演相位量化到4个区间进行编码,同时对单演水平方向和垂直方向进行二值编码,然后将三者融合成MCSLBP特征;最后对不同单演尺度空间中的MCSLBP模式图进行分块,提取每一小块的直方图特征并串联后用最近邻分类器进行分类识别。在CAS-PEAL和AR人脸库上的实验结果表明,MCSLBP方法对具有光照、表情和遮挡变化的单样本人脸识别具有较好的识别效果。     

一种基于单演相位局部差分二值模式的人脸识别方法

提出一种融合单演方向和尺度间互补信息的单演相位局部差分二值模式的人脸识别方法。该方法首先提取图像的单演相位,对单演相位进行局部差分,求绝对值,并进行二值编码;接着对单演方向和相位尺度间对应的相位点进行二值编码;然后将单演方向编码、相位尺度间编码、同一尺度的单演相位差分二值编码按顺序排列形成单演相位差分模式;最后采用统计学的方法形成单演相位差分二值模式映射表,并将单演相位编码进行映射,从而达到保留主要特征模式、降低特征维度的目的。在ORL和CAS PEAL人脸库上的实验表明,该方法具有很好的识别性能。     

单演滤波与局部量化模式相结合的人脸识别方法

针对传统人脸识别方法提取的特征维数较高和计算量较大的缺点,提出了一种基于单演滤波与局部量化模式(LQP)相结合的人脸特征提取方法。首先,通过对人脸图像进行多尺度的单演滤波获得图像的包括局部幅值、局部方向和局部相位的多模式单演特征;然后,用LQP算子对图像中的每个像素点的三种单演特征进行编码,得到每个尺度滤波器下的LQP模式图;最后,将这些LQP模式图分块、统计每一块的直方图并级联作为人脸识别特征。在ORL和CAS-PEAL人脸库上对所提算法进行的测试结果表明,该算法能够以较低维数的特征取得较高的识别率,可以有效降低算法的计算复杂度。     

基于单演定向幅值模式的复杂光照人脸识别

为了提高在复杂光照下的人脸识别率,提出了一种基于单演定向幅值模式的人脸识别算法。首先,用多尺度的单演滤波器提取图像的单演幅度和方向信息;然后,用一种新的单演定向幅值模式(PMOM)算子将同一尺度下的幅度和相位信息分解为多张定向幅值模式图,再用局部二值模式(LBP)算子提取每一个PMOM模式图的LBP特征图;最后,将每张LBP特征图分块,计算每一块的直方图,并将所有块的直方图串联后作为最终的人脸表示。在CAS-PEAL人脸库和YALE-B人脸库上的实验结果表明,该算法可以显著提高光照变化人脸图像的识率。另外,该算法参数设置简单,而且无需任何训练过程也无需对光照条件进行估计,因而具有简单、通用性好的优点     

基于单演同相幅值模式的人脸识别方法

针对单演信号表述仅利用幅值和方向而忽略相位信息的问题,提出了一种单演同相幅值模式方法。用多尺度的单演滤波器提取人脸的单演幅值和相位信息,将相位量化并根据相位量化的结果对幅值累加和二值编码,从而获得若干张单演同相幅值模式图。将每一张PMMSP图分块并提取直方图特征,用BFLD对特征进行降维。这样能有效提升特征的判别能力并降低算法的时间和空间复杂度。在CAS-PEAL人脸库和AR人脸库上的实验证明了该算法的有效性。     

一种鲁棒的图像局部特征区域的描述方法

提出了一种鲁棒的图像局部特征区域的描述方法,即IWCS-LTP(Improved weighted center symmetric local trinary pattern)描述子.该方法对图像局部特征区域采用类似SIFT描述子的分块处理,可以使描述子包含更多的结构信息; 采用ICS-LTP算子进行编码,可以在不大量增加描述子维数和计算量的同时对图像的梯度方向信息进行更具体的描述; 采用加权纹理谱直方图计算方法可以使描述子包含图像的梯度幅值信息.大量的实验结果验证了该描述子的有效性.     

基于Gabor小波与LBP直方图序列的人脸年龄估计

提出了一种基于Gabor小波和局域二值模式(Local binary pattern,LBP)直方图序列的人脸年龄估计方法。首先对人脸图像提取多方向与多尺度的Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude maps,GMMs);然后采用基于局部特征的LBP算子对GMMs编码,并对之分块,由各子块的直方图序列来描述人脸;为进一步降低人脸特征维数,再对人脸直方图序列特征应用主成分分析(PCA);最后使用支持向量机回归(SVR)的LOPO策略对人脸年龄库进行训练和测试。实验结果表明,该方法可以较为快速有效地对人脸图像进行年龄估计。     

基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法

针对布匹瑕疵检测,在传统局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)与局部二值模式方差(LBP Variance,LBPV)的基础上,提出一种基于多尺度分块局部二值模式方差(Multi-Scale Block Local Binary Patterns Variance, MBLBPV)的检测算法。首先,采用适当尺度大小的子区域灰度均值代替单像素灰度值,提取LB P特征,以降低噪声影响;然后,融合图像区域对比度信息,并将其作为编码值的权重,提取图像MBLBPV特征,并基于该特征实现瑕疵的检测。实验结果表明,相对于传统方法,MBLBPV抗噪力强、检测正确率更高。     

用分块图像特征进行商标图像检索

提出一种使用全局和局部图像特征检索商标图像的方法．首先确定图像的形状主方向，根据形状主方向对图像进行旋转；然后对旋转后的图像提取目标区域，对目标区域用四叉树分解的方法划分多级分块；最后抽取分块图像特征进行图像相似性度量．对图像库中2000幅商标图像实验表明，分块图像特征具有良好的旋转、平移、尺度和变形不变性，得到的检索结果能够很好地满足人的视觉感受．     

融合MBP和EPMOD的人脸识别

摘 要：目的：单演信号分析在人脸识别中得到了日益广泛的应用,然而其中的单演方向作为一种极为重要的几何信息却未能得到充分的利用。为此,提出了一种新的增强型单演方向差分算子对单演方向进行特征提取,进而提出了融合MBP（单演二值模式）和EPMOD(增强型单演方向差分模式)的人脸识别方法。方法：首先对图像进行多种尺度的单演滤波并分别提取图片的MBP特征和EPMOD特征,然后使用BFLD(基于分块的线性fisher判别)分别对两种特征进行降维并增强两种特征的分类能力。最后,在得分级别上对两种特征进行融合并进行分类识别。结果：在ORL和CAS-PEAL人脸库上的实验表明,本文提出的EPMOD算法具有更小的时间复杂度和空间复杂度的前提下具有与MBP、LGBP相当甚至更好的识别效果。结论：本文提出了一种有效的人脸特征提取方法,实验表明本文提出的将EPMOD和MBP特征进行融合的方法能够显著地提高算法的最终识别率。     

Texture image retrieval based on fusion of local and global features

Neither a single local feature nor a single global feature can completely characterize image information, and fusion of two or more complementary features can effectively improve retrieval performance in image retrieval. In this paper, a texture image retrieval method is proposed by fusing global and local features in the spatial domain and the transform domain. In the spatial domain, the local binary pattern (LBP) value of the image is calculated, and the histogram is established as the feature. In the transform domain, the dual-tree complex wavelet transform (DTCWT) is selected to decompose the image into sub-bands, in which the low-frequency approximate sub-band coefficients are modeled by Gaussian Mixture Model (GMM), magnitude sub-band coefficients are modeled by Gamma distribution model, and relative phase sub-band coefficients are modeled by von Mises distribution model; the LBP value of the magnitude sub-band coefficients and the improved local tetra pattern(ILTrP) value of the relative phase sub-band coefficients are calculated. According to the influence of different types of features on retrieval performance, the optimized weight coefficient is set for each type of feature, and accordingly a new similarity measurement formula is proposed. The experimental results on three different image databases of Brodatz database (DB1), MIT VisTex database (DB2) and STex (DB3) show that the average retrieval rate (ARR) of our method for databases DB1, DB2, and DB3 reaches 84.32%, 90.43% and 64.73%, respectively; and compared with the state-of-the-art methods, the ARR in DB1 increases by 1.04%, in DB2 by 0.35%, and in DB3 by 1.68%.

     

基于纹理特征融合的人脸表情识别

局部二值模式(LBP)和韦伯局部描述算子(WLD)是两种图像的纹理描述算子,在图像的特征提取方面有较强的能力。为了更加准确地对人脸表情进行识别与分类,针对LBP在特征提取的过程中只考虑了中心像素点与周围的其他像素点的灰度值之差,WLD仅考虑中心像素点与周围像素点灰度值之间的激励强度与梯度方向关系的问题,提出一种新的特征提取算法—局部二值韦伯模式(LBWP)。首先对图像进行预处理,检验人脸和裁剪有效的表情区域,接着对图像进行LBWP特征提取,在特征提取之后采用SVM的分类器对表情进行识别和分类。该算法在CK+数据集和JAFFE数据集上进行实验仿真,识别率分别达到了97.14%和95.77%。实验结果验证了LBWP算法在表情识别方面的有效性,且丰富了人脸图像特征提取方法。     

The Monogenic Scale Space on a Rectangular Domain and its Features

In this paper we present a novel method to implement the monogenic scale space on a rectangular domain. The monogenic scale space is a vector valued scale space based on the Poisson scale space, which establishes a sophisticated alternative to the Gaussian scale space. Previous implementations of the monogenic scale space are Fourier transform based, and therefore suffer from the implicit periodicity in case of finite domains.The features of the monogenic scale space, including local amplitude, local phase, local orientation, local frequency, and phase congruency, are much easier to interpret in terms of image features evolving through scale than in the Gaussian case. Furthermore, applying results from harmonic analysis, relations between the features are obtained which improve the understanding of image analysis. As applications, we present a very simple but still accurate approach to image reconstruction from local amplitude and local phase and a method for extracting the evolution of lines and edges through scale.Electronic supplementary material Electronic supplementary material is available for this article at and accessible for authorised users.First online version published in June, 2005This work has been supported by DFG Grant FE 583/1-2.     

融合局部特征的图像过渡区提取与阈值化

针对图像过渡区提取与阈值化问题,提出了一种融合局部灰度复杂度和局部灰度差异度的方法。首先生成图像的局部复杂度和局部差异度等局部灰度特征;其次融合这些局部灰度特征构造新的特征矩阵;然后设计了与特征矩阵的均值和标准差相关的自动特征阈值,并提取图像过渡区;最后将过渡区像素的灰度均值作为最优灰度阈值完成图像二值化。实验结果表明,所提方法的过渡区提取质量高,分割效果好,具有合理性和有效性,可作为经典方法的有效补充。     

基于韦伯局部算子和颜色特征的行人再识别

在视频监控中,行人再识别有着重要作用。针对当前识别精度高的行人再识别特征数值复杂、提取困难的问题,提出一种数值简单、提取速度快的融合特征。在分析韦伯局部算子差分激励和方向分量的基础上,用圆形邻域的差分激励表现图像的纹理特性,然后用Local Binary Pattern编码的方向分量表现图像边缘方向,再用HSV颜色空间直方图表现图像颜色信息,最后串联特征。实验结果表明在ETHZ、VIPeR行人再识别数据集上,该特征提取速度快,对姿态、视角、光照、身体部分被遮挡变化有强鲁棒性。