采用自适应加权扩展LBP的单样本人脸识别

提出了一种采用自适应加权扩展LBP(AWELBP,adaptively weighted extended local binarypattern)的单样本人脸描述方法,首先对单样本的人脸图像进行多尺度分块,对子块的图像进行扩展均匀LBP算子运算,同时同步生成图像局部熵图谱(LEM,local entropy map),计算每一子块对整体人脸图像纹理描述的贡献度图谱,根据贡献度图谱对每个子块的LBP直方图进行自适应加权,最后将各子块的LBP直方图进行连接形成人脸特征。本算法在ORL、Yale、Yale B人脸库上对部分遮挡、表情变化、光照变化等环境进行测试,并与传统算法以及与多种LBP改进算法进行比较,结果表明该算法对部分遮挡、表情变化和光照等环境下单样本人脸描述具有较好的效果。     

基于对数能量熵与LBP特征提取的人脸识别

传统LBP模式在提取图像的纹理特征时,没有对图像中的不同子块加以区分。一般情况下图像的不同子块包含的纹理信息不尽相同,不能真实地反映图像纹理的变化情况。为了解决传统LBP算法在人脸识别过程中产生的直方图维数过长、鉴别力不高、对噪声反应敏感等问题,提出一种基于对数能量熵与LBP特征提取的人脸识别方法。首先将一副人脸图像分成互不重叠的大小相等的子块,然后计算每个子块的LBP直方图,同时对每个子块计算对数能量熵值;其次把每个子块的LBP直方图特征与对数能量熵值组合成一个新的特征向量;最后,将每个图像块的特征向量连接成一个全局的特征向量,将该特征向量用作分类识别。基于YALE人脸库,ORL人脸库和FERET人脸库的实验结果与数据分析表明,文中提出的算法能够更加准确地提取图像的特征信息,有效地提高了人脸识别率。     

基于自适应HCS-LBP特征的行人检测算法

针对行人检测中提取中心对称局部二值模式(Cen ter-Symmetric Local Binary Pattern,CS-LBP)时邻域中心像素没有参与计 算、人为设定的判断阈值主观性较强、未能区别对待不同子块等问题,提出一种基于自适应 HCS-LBP(Haar-like CS-LBP)特征 的行人检测算法。该算法首先构造了HCS-LBP特征编码方法,采用局部中心对称模式减少编 码长度,利用积分图像法快速计 算降低时间复杂度,并将灰度级概率引入中心像素的全局自适应阈值计算,采用高斯矩阵获 取邻域像素的局部自适应阈值,以 突显图像客观的纹理信息;然后使中心像素参与图像编码,通过信息熵确定不同子块的权重 ,以增强图像特征的描述能力;最 后使用直方图交叉核支持向量机(Histogram Intersection Kernel SVM,HIKSVM)训练样本 ,以提升分类器的准确度。在INRIA数 据库的实验结果表明,该算法能有效提高图像信息的利用率,提升行人检测算法的性能,行 人检测准确率较其他相关文献提高了0.4%~7.8%,具有较好的行人检测效果和检测精度。     

基于金字塔分解和扇形局部均值二值模式的鲁棒纹理分类方法

针对传统局部二值模式(LBP)的特征鉴别力有限和噪声敏感性问题,该文提出一种基于金字塔分解和扇形局部均值二值模式的纹理特征提取方法。首先,将原始图像进行金字塔分解,得到对应于不同分解级别的低频和高频(差分)图像。为提取兼具鉴别力和稳健性的特征,进一步采用阈值化处理技术将高频图像转化为正、负高频图。然后,基于局部均值操作提出一种扇形局部均值二值模式(SLMBP),用于计算各级分解图像的纹理特征码。最后,对纹理特征码进行跨频带的联合编码和跨级别的直方图加权,从而获得最终的纹理特征。在公开的3个纹理数据库(Outex, Brodatz和UIUC)上进行分类实验,结果表明该文所提方法能够有效地提高纹理图像在无噪声环境和含高斯噪声环境下的分类精度。     

融合局部纹理和形状特征的人脸表情识别

针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进,该文提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG),并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。该方法首先采用CS-LSBP算子和HOAG算子分别提取人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征,然后使用典型线性分析法(CCA)进行特征融合,最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。在JAFFE人脸表情库和Cohn-Kanade(CK)人脸表情库上的实验结果表明,改进的特征提取方法能更加完整、精确地提取图像的细节信息,基于CCA的特征融合方法能充分发挥特征的表征能力,该文所提人脸表情识别方法取得了较好的分类识别效果。     

LBP和2DDCT相结合的单幅人脸图像识别

LBP（局部二值模式）作为一种有效的纹理描述算子,度量和提取图像局部的纹理信息,对光照具有不变性,在单幅人脸图像识别具有很好的应用。在研究此理论的基础上提出了一种基于局部二值模式（LBP）与二维离散余弦变换（2DDCT）相结合的人脸识别方法。将单幅的人脸图像规则的分成多个子块,对每个子块进行LBP变换,把每个LBP变换的后的子块分别用2DDCT变换到频率域,大部分信息保存在低频部分,选取低频作为人脸的频率域特征,有效的降低了维数,使计算量降低。实验结果表面,在ORL人脸数据库上具有较高的识别率。     

基于改进的LTP人脸表情识别算法

针对人脸表情识别背景复杂导致识别率低的缺点,提出了一种中心对称三值模式(CSTP)算法,首先对人脸表情图像进行分块处理,在每一子块上提取CSTP特征,并对该子块进行CSTP特征的直方图统计,然后求出各个子块对应的信息熵,构造自适应加权系数,再分别和各个子块的直方图相乘,将自适应加权后的各个子块特征向量级联作为最终的纹理特征,最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类.在JAFFE和CMU-AMP表情库上进行试验,通过对比其他传统方法发现该算法对表情识别更有效.     

一种基于加权二值法的舌像纹理特征的提取

舌诊是中医学特有的诊疗方法,可以简单高效地了解人体生理功能和病理变化。舌像的纹理特征是计算机辅助舌诊系统进行舌体图像分析的重要依据。为了提高二值模式对纹理描述的能力,得到丰富图像的纹理特征,提出了一种改进的加权二值算法。对舌体图像进行分块处理,利用二值法提取每个子块的直方图,对该直方图分配适当的权重,提取纹理图像的微结构信息和宏结构信息,将处理过的所有子块连接成最终的纹理特征图。经过实验验证该算法的正确识别率较高,同时具有较好的扩展性和实用价值。     

基于LBP和深度学习的手写签名识别算法

为优化手写签名识别算法性能,提出了一种局部二值模式(LBP)和深度学习相结合的手写签名识别算法.针对签名图像进行预处理、维纳滤波去除噪声;将预处理签名图像分为3×4子块,LBP应用于分块后的每个子图像,并将每个子块的纹理直方图特征连接起来,形成全局直方图特征;将得到的特征向量作为深度信念网络(DBN)的输入,逐层训练网络,并在顶层形成分类面,对签名图片进行识别.基于GPDS、MCYT及原创数据库进行实验,识别率误差分别为5.S5％、9.3％、1.17％,有效提高了手写签名的识别精度,符合实际应用的要求.     

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.     

自适应多阈值LBP人脸识别方法

传统的基于多阈值LBP的人脸识别方法在提取梯度特征时需要预设一个固定阈值,不利于该方法的广泛应用。文章提出了一种自适应多阈值LBP人脸识别方法,通过自适应阈值来提取人脸的梯度特征和轮廓特征,然后将这些特征与人脸的局部纹理特征进行特征融合来得到最终的识别结果。该方法较传统的基于多阈值LBP的人脸识别方法更具一般适用性。仿真表明该方法提高了人脸识别率。     

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.     

多特征融合的自适应加权采样上下文感知相关滤波跟踪算法

针对传统相关滤波器使用特征单一、背景信息不足等缺点,提出一种多特征融合的自适应加权采样的上下文感知相关滤波算法.首先,对于灰度图像序列,采用方向梯度直方图(FHOG)特征、局部二值模式(LBP)特征以及灰度特征相融合;对于彩色图像序列,则采用方向梯度直方图(FHOG)特征、局部二值模式(LBP)特征以及颜色(CN)特征...     

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.     

分块CS-LBP和加权PCA的低分辨率人脸识别

针对局部二值模式(LBP)特征在低分辨率的人脸图 像上识别率较低的问题,提出了一种基于分块中心对称局部二值模式(CS-LBP,center symmetric local binary pattern)和加权主成分分析(PCA)算法的低分辨率人脸识别算法。 首先利用分块CS-LBP算子提取低分辨率人脸图像的特征;然后利用加权PCA算子对特 征进行降维, 从而得到更强的分类特征;最后利用最近邻分类器选出人脸最优分类类别并计算识别率。在 ORL人脸库上的实验表明,在人脸图像分辨率下降到(12×10)时,本 文算法的识别率仍能达 到85.00%,基本满足了实际运用中对识别率的要求,并且降低了运算 时间。     

综合BTC颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索算法

针对图像检索的多特征融合问题,提出了一种综合BTC颜色矩和灰度共生矩阵的图像检索算法。该算法借鉴BTC的思想,对传统的颜色矩进行改进,将图像分为若干子块,每个子块按照阈值分割为两类像素,计算颜色矩,提取图像的颜色特征;利用灰度共生矩阵提取图像的纹理特征;通过颜色、纹理单特征相似度加权求和来表示图像的综合特征相似度,进行图像检索。实验结果表明,该算法能够综合颜色特征和纹理特征,有效地提高图像检索的查准率。     

基于分块颜色直方图和GWLBP的图像检索算法

为了提高多特征融合图像检索的效果,本文提出了一种基于分块颜色直方图和GWLBP的图像检索算法。算法采用K-means均值聚类对RGB颜色空间进行颜色聚类,再将4×4均匀分块图像分成9个子块,提取每个子块的颜色体积直方图,并赋予不同权值计算颜色特征;利用Gabor滤波器组对输入图像进行不同分辨率和方向滤波,然后将不同方向上局部滤波器输出结果与全局滤波器输出结果的平均值进行比较,并进行二值化,据此提出3种不同的GWLBP算子来提取纹理特征。最后对图像的颜色和纹理特征高斯归一化,采用加权平均来融合颜色和纹理的特征距离。通过实验仿真可知,与其他3种算法相比,本算法对正常和有旋转倾向的图像都有较高的查全率和查准率。     

基于SLBP深度信念网络的人脸识别研究

针对传统局部二值模式(LBP)特征提取不充分和分类器拟合的问题,提出一种基于局部纹理特征的显著局部二值模式(SLBP)和深度学习的人脸识别方法。首先,利用改进的SLBP算法提取人脸图像局部纹理特征,建立SLBP直方图;然后构建基于深度信念网络的深度学习架构,将SLBP直方图输入到深度信念网络中,采用无监督逐层训练法和有监督BP算法去训练网络,实现网络的自学习和自优化,得到网络参数;最后,利用DBN分类、识别人脸图像。仿真实验证实,所提人脸识别方法在识别率和鲁棒性方面优于传统人脸识别方法。     

自适应局部综合特征加权的单样本人脸特征提取

为了有效地提取单训练人脸样本的特征,提出了一种新的人脸局部特征描述方法,改进了局部二进制模式的方向性描述单一的问题,并且加入了像素间变化趋势幅度的描述,称之为局部综合模式(Local Comprehensive Patterns,LCP).首先对人脸样本图像进行分块,然后每个的分块子图像进行改进LCP算子运算;其次考虑到每个子块的特征对整幅人脸图像的贡献度不一致,提出了贡献度图谱(Contribution Map,CM);最后根据贡献度图谱对每个子块的改进LCP描述进行自适应加权融合形成最终的人脸描述特征,最后在ORL和Yale B库上进行了有效性的测试,与现有的多种算法进行比对,所提出的算法对于非限定环境下人脸的识别有良好的效果.     

基于多特征融合的人脸识别算法

针对局部二值模式描述子提取的纹理信息以及梯度幅值量化算子提取的边缘特征无法有效且全面地描述人脸信息的问题,文中提出一种基于马尔可夫稳态特征模型的多特征融合算法。首先,将通过GMQ算子提取的边缘特征以及通过LBP描述子提取的纹理特征分别与马尔可夫稳态特征模型进行融合,然后再将两者进行有效地线性加权融合。最后,在ORL数据集上进行的实验显示,文中提出算法的识别精度可达到 95.83%。与单一的特征提取算法以及常见的人脸识别算法对比结果表明了该方法的有效性。