融合DQ_CoALBP和LPQ算子的人脸活体检测

面向图片与视频攻击下的人脸活体检测任务，提出了一种差分量化相邻局部二值模式（DQ_CoALBP）算子，综合不同方向上的图像局部中心点与周围点之间的差值，同时为了更加充分地描述人脸的彩色纹理信息，在颜色空间通道上将该算子与局部相位量化（LPQ）直方图特征相融合，并利用支持向量机（SVM）分类器实现人脸反欺诈判别。在公开CASIA-FASD与Replay-Attack数据集上的实验结果表明，DQ_CoALBP算子的表现均优于LBP、LPQ、CoALBP与DQ_LBP四种算子。采用YCbCr颜色空间在融合DQ_CoALBP与LPQ算子时，CASIA-FASD数据集上的等错误率（EER）和半错误率（HTER）分别降至2.5%和3.7%，Replay-Attack数据集上实现了无差错检测，优于一些深度卷积神经网络模型。     

融合LTP与Fisherfaces的分块人脸识别

提出一种融合局部三值模式(LTP)和Fisherfaces进行人脸识别的方法,运用LTP算子提取分块人脸灰度图像的LTP直方图序列,采用Fisherfaces方法对采样后的特征进行特征选择,根据最近邻原则进行识别。该算法不仅能提取人脸纹理信息,大幅降低训练数据量,而且数据量的维数与原始图像大小无关。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较高的识别率。     

一种复杂光照下的人脸识别算法

为提高光照变化下的人脸识别率,提出了一种基于局部对比增强（LCE）和局部相位量化（LPQ）的人脸识别方法。采用面部对称的思想结合LCE算法对受不均匀光照的人脸图像进行光照补偿;利用LPQ算子对增强后的图片进行标记,并用分块离散余弦变换（DCT）进行降维;分块计算LPQ直方图序列作为人脸图像的特征描述向量,送入最近邻分类器进行分类识别。通过Yale B和CAS_PEAL数据库上的实验,证实了所提方法的有效性。     

基于局部Gabor自适应三值模式的人脸识别

提出一种融合Gabor特征和局部三值模式（LTP）的人脸识别方法,并在算法中对局部三值模式（LTP）进行改进,提出能够自适应阈值的LATP算子。对归一化后的人脸图像进行多尺度、多方向的Gabor滤波提取其对应的幅值特征,在每个幅值图像上进行LATP运算,抽取局部邻域关系模式,这些模式的区域直方图再经过信息熵加权并串联得到最终的人脸描述,识别过程使用[χ2]距离对特征直方图进行相似度匹配。在ORL和Yale人脸数据库上实验,结果表明提出的算法对人脸表情和光照变化具有更好的适应性,对噪声干扰具有更强的鲁棒性。     

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。     

基于完整LBP特征的人脸识别*

提出一种基于完整局部二值模式(CLBP)进行人脸识别的方法,CLBP算子包括三个部分:中心像素的LBP(CLBP_C)、符号部分的LBP(CLBP_S)、数值部分的LBP(CLBP_M)。该方法首先采用CLBP算子提取人脸灰度图像的直方图;然后融合成CLBP直方图,进行直方图相似性比较;最后根据最近邻原则进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法得到的结果比LBP效果更好,鲁棒性更高。     

自适应加权多尺度LTP的人脸识别

为克服人脸表情、光照变化等对图像中人脸识别结果的影响,提出一种自适应加权多尺度LTP的人脸识别算法。采用多尺度小波分析对人脸图像进行二级分解,将分解的一、二级逼近图像划分成互不重叠的子块,利用LTP算子提取每个子块的LTP纹理直方图;将各个子块图像的信息熵作为直方图加权的依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征;使用卡方距离度量特征之间的相似度,用最近邻分类器实现分类识别。在YALE和AR两个标准人脸库上的实验结果表明,自适应加权多尺度LTP算子能够较好地描述人脸纹理特征,对表情变化和光照变化的人脸不敏感,有效提高了人脸识别率。     

视频中适应光照可变情况下的人脸识别方法

提出一种结合使用自适应直方图均衡(AHE)、Gabor滤波器及局部三值模式(LTP)描述器进行视频中上下左右和正面光照条件下识别人脸的方法。首先,使用AHE对来自YaleB与CMU-PIE数据库的人脸图片进行降噪处理。然后用Gabor滤波器进行卷积,提取出相应的Gabor特征图,针对每一个Gabor特征图利用LTP描述器提取出局部邻域关系模式。最后由这些模式的区域直方图形成的序列来描述人脸。YaleB人脸库以及CMUPIE人脸库验证该方法的有效性。     

LBP与LNMF特征融合的人脸识别

提出一种融合局部二值模式(LBP)和局部非负矩阵分解(LNMF)进行人脸识别的方法,采用LBP算子提取分块人脸图像的LBP直方图序列(LBPHS),根据每块的贡献度,得到权重的直方图序列(WeightLBPHS),采用LNMF方法提取其非负子空间及其系数矩阵,根据最近邻原则进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,该方法具有较高的识别率。     

基于LBP和Fisherfaces的多模态人脸识别

提出一种结合局部二值模式（LBP）和Fisherfaces的多模态人脸识别方法。用LBP算子提取人脸灰度图像和深度图像的区域LBP直方图序列（LBPHS）,再采用Fisherfaces分别构建相应的线性子空间,用余弦相似度作为投影向量的相似度量,用加权求和规则进行信息融合。在FRGC数据库上的实验结果表明,该方法要明显优于LBPHS与直方图交及Fisherfaces与余弦相似度的融合,等错误率仅为0．33％。     

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。     

基于改进局部方向模式的纹理分类

针对局部方向模式(Local Directional Patterns,LDP)及其扩展方法存在的问题,提出了一种增强的局部方向模式方法。首先,针对传统LDP及其改进的刚性模式划分策略,基于模糊逻辑理论,通过引入模糊隶属度函数来提高模式划分的准确性。其次,对传统的局部3×3邻域进行了扩展,新的拓扑结构不但可实现多分辨率分析,而且进一步降低了噪声的影响。采用在纹理分类领域广泛应用的UIUC、Curet和Outex纹理图像库进行试验,结果表明新的方法可以显著提高纹理图像的分类效能。     

改进的局部方向模式纹理表示方法

目的：纹理是描述和区分不同物体的重要特征之一,纹理特征提取一直是模式识别、机器视觉领域的研究热点。局部方向模式（Local directional pattern, LDP）是一种分辨性好、对随机噪声和非均匀光照鲁棒的纹理特征。而LDP特征由于计算8方向的边缘响应并排序,提取速度较慢。本文改进了LDP编码方案。方法：论文设计了两种改进方案。第一种方案直接对8方向的边缘响应符号进行编码,避开排序,称为FLDP（Fast Local Directional pattern, FLDP）特征;第二种方案,论文尝试使用较少的方向模板来降低特征提取的时间、空间消耗,设计了MLDP算子（Mini Local Directional pattern,MLDP）。结果：在Brodatz数据集的24类均匀纹理图像以及111类全部纹理图像上将本文提出的FLDP特征、MLDP特征与传统的LDP进行了对比实验。实验结果表明,在保证了分类准确率的前提下,FLDP算子的运算速度是3th-LDP的20倍左右,MLDP算子的运算速度是3th-LDP的35倍左右。结论：论文设计了2种方案改进了LDP特征,分别为FLDP算子和MLDP算子。实验表明,这两种改进方案,在保证分类准确率的同时,大幅度提高了特征提取运算速度。     

完备局部凸凹计数模式及其旋转不变纹理分类

局部凸凹模式是新近提出的一种有效纹理描述子,但对旋转纹理图像描述不足。针对局部凸凹模式算法的此缺陷,提出了局部凸凹计数模式进行旋转不变纹理描述。局部凸凹计数模式统计纹理的局部凸或凹模式数目,而抛弃了局部凸凹模式的结构信息。在纹理图像发生平面内旋转情况下,局部凸凹计数模式所提取的纹理特征具有不变性。另外,为了增强局部凸凹计数模式的性能,提出了完备局部凸凹计数模式算法。完备局部凸凹计数模式不仅统计了局部凸或凹模式数目,还对局部纹理的凸或凹强度进行了描述,中心像素所包含的鉴别信息也统计在完备局部凸凹模式算法中。二个纹理数据库和一个掌纹数据库上的试验充分表明完备局部凸凹计数模式是一种有效的旋转不变纹理特征提取算法。     

基于增强纹理谱描述符的图像检索①

提出了一种从图像低频信息提取纹理特征的方法。首先根据图像局部区域灰度均值与全局灰度均值间的关系,获取反映图像低频信息的二值图像;然后基于该二值图像,采用类似灰度共生矩阵的方法描述其纹理特征。实验结果表明,采用文中方法结合传统纹理谱描述符可有效提高图像检索的效率。     

基于增强纹理谱描述符的图像检索①

提出了一种从图像低频信息提取纹理特征的方法。首先根据图像局部区域灰度均值与全局灰度均值间的关系,获取反映图像低频信息的二值图像;然后基于该二值图像,采用类似灰度共生矩阵的方法描述其纹理特征。实验结果表明,采用文中方法结合传统纹理谱描述符可有效提高图像检索的效率。     

基于兴趣点颜色及纹理特征的图像检索算法

提出一种利用兴趣点进行局部特征提取及检索的新方法。该方法利用图像中兴趣点的位置信息,提取兴趣点周围局部区域的颜色及纹理特征作为刻画图像内容的主要特征,结合兴趣点的空间分布对相似图像进行检索。对真实图像数据库的检索实验表明,该方法与其他基于兴趣点的方法相比,平均检索准确率提高了11%,能够更准确地查找到用户所需的图像。     

用测试的方法确定计算机自动控制网络的结构

计算机自动控制网络的建立不同于互联网和局域网,在计算机自动控制网络的结构中,底层设备可能是计算机,也可能是智能模块。如何使这些设备在这种网络工程中构成一个整体尤为关键,唯一正确的方法是网络施工前经过有效的网络测试,在测试中保证主要部件和通信的同一性是这种方法的关键。