基于LBPV的旋转不变纹理分类算法

目前纹理分类算法普遍存在分类率低、耗时长的问题,改进局部二元模式(LBP)直方图算法,引入LBPV算子,结合新的全局匹配穷尽搜索方案,可弥补LBP只提取局部旋转不变纹理特征的不足,采用基于LBP特征估测主方向和特征降维的方法,则可以大大降低计算复杂度。仿真结果表明,相对于传统的LBP特征提取算法,改进的算法具有更高的纹理识别效率。     

特征点LBP信息在表情识别中的应用

提出一种基于特征点LBP信息的表情识别方法。在分析了表情识别中的LBP特征之后,选择含有丰富表情信息的上半脸眼部周围和下半脸嘴部周围的特征点,计算每个特征点邻域的LBP信息作为表情特征进行表情识别。实验表明,基于特征点LBP信息的方法不需要对人脸进行预配准,较传统的LBP特征更有利于表情识别的实现。     

基于PCA-LBP特征的掌纹识别研究

关于掌纹特征提取要求提高识别率,局部二值模式(LBP)掌纹识别,提取的特征维数高,特征之间存在一定冗余,导致掌纹识别率较低.为了提高掌纹识别率,提出一种主成份分析(PCA)的LBP的掌纹特征提取方法(PCA-LBP).首先对掌纹图像进行灰度预测,采用LBP算法计算灰度直方图,得到256个灰度对应的像素数据,将其作为掌纹图像的原始特征,用主成分分析方法消除各特征之间的高度冗余性,并有效地降低了特征集的维数,得到了最有利于识别的最佳特征.根据最小欧式距离判别法对掌纹图像的进行识别,对PolyU标准库中的掌纹进行仿真实验,结果表明,相比传统的LBP算法和离散小波变换提取算法,可以提较少的特征维数取得了更高的的识别率,说明改进算法既不会丢失掌纹图像的原有信息,提高了识别率.     

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.     

基于局部二值模式和辨识共同向量的步态识别

最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视.步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,局部二值模式(LBP-Local Binary Pattern)能很好地提取局部信息,所以利用局部二值模式(LBP)来提取步态能量图(GEI)的局部特征并用于识别.首先,为了更好地提取局部信息,把步态能量图(GEI)分块,提取各个子块上的LBP特征,然后把各子块在特征层进行融合,得到整个步态能量图(GEI)的特征表 达;同时为了更好地挖掘步态能量图(GEI)的信息,对LBP模式进行了扩展.由于得到的LBP特征维数较高,利用具有降维和良好识别能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对步态能量图的LBP特征进行维数约减并增加类间距离.最后,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果.将该算法在CASIA数据库上进行了试验,并取得了较高的正确识别率.     

基于几何特征与深度数据的三维人脸识别

提出一种基于三维点云数据多特征融合的人脸识别方法。利用深度信息提取人脸中分轮廓线和鼻尖横切轮廓线;采用曲率分析的方法定位出人脸关键点,针对鼻子等人脸刚性区域,选取并计算了4类(包括曲率、距离、体积和角度)共13维的特征向量作为三维几何特征。深度图特征采用结合LBP与Fisherface的方法进行提取与识别。在3DFACE-XMU和ZJU-3DFED数据库上比较了该方法与PCA、LBP等单一方法的识别性能,识别效果有比较明显的提升。     

基于Gabor和二值叠加CS-LBP特征的人脸表情识别

在表情识别中Gabor结合局部二值模式（LBP）的特征提取方法以及直方图统计降维虽然是较为局部化的方法,但LBP鲁棒性较差,识别精度不高,而且使用直方图统计来区分表情,其计算复杂度和特征维数依旧较高。中心对称局部二值模式（CS-LBP）与LBP相比具有较好的鲁棒性,但其对表情纹理细节的描述仍不够详细。因此提出基于Gabor结合改进的CS-LBP即二值叠加中心对称局部二值模式（二值叠加CS-LBP）的特征提取方法。用Gabor提取特征,同时用两种计算方式提取两个特征值并叠加,作为最终识别的特征;并通过离散余弦变换（DCT）降维,有效降低表情的特征维数。在JAFFE表情库中实验验证了该方法能有效提高识别精度。     

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。     

一种基于多尺度局部纹理特征和CART决策树的野外火灾火焰图像识别算法

为了消除野外环境中枯草、枯树枝、枯树叶等干扰对象对野外火灾识别的影响,提高火焰识别的准确率,提出一种新的基于Gabor滤波和局部二值模式(LBP)的多尺度局部纹理特征提取方法,并构建Adaboost-SVM火焰图像分类器。利用火焰的颜色特征提取出疑似火焰区域;对疑似火焰区域进行Gabor滤波,再对Gabor滤波后不同尺度下的图像以16×16的像素邻域网格作为采样窗口,采用LBP提取其纹理特征;运用CART决策树对LBP特征向量进行降维,将分类回归树算法(CART)选择出来的特征输入到支持向量机(SVM)训练分类器,进行火灾火焰图像识别。实验结果表明,野外火灾火焰的识别准确率为96%,证明了该算法的有效性。     

基于局部二元模式Gabor小波变换的人脸识别

将局部二元模式(LBP)与Gabor小波变换相结合,用LBP算子对Gabor特征幅值的邻域变化进行编码,并用直方图分析LBP编码后的局部变化属性,这样避免了因下采样造成的信息损失,同时又通过直方图统计达到了降维的目的.实验结果表明,该方法结合了LBP与Gabor变换的优点,增强了直方图的鉴别能力,又能有效降低维数,取得了较理想的识别效果.     

基于均匀k均值和高维局部二值模式的人脸识别算法

针对传统局部二值模式(LBP)及其一些改进方法会将具有不同灰度特征的邻域赋予相同的特征值和特征维数倍增的问题,提出一种基于均匀k均值和高维局部二值模式的算法.该算法首先对原图进行切割得到子图;然后提取子图的高维局部二值模式特征,利用均匀k均值对高维特征进行降维处理;最后级联所有的子图特征进行分析.为了验证该算法的性能,在ORL人脸库和YALE人脸库以及FERET人脸库上进行对比实验,结果表明该算法在保证特征维数不递增的前提下,能够明显提高LBP算法的识别率.     

基于深度学习的高维稀疏数据组合推荐算法

传统方法在对高维稀疏数据进行检测的过程中,受到高维特征扰动的影响,数据误差较大,因此提出一种基于深度学习的高维稀疏数据组合推荐算法。采用相空间重构方法进行高维稀疏数据的特征重构,根据重构结果结合非线性统计序列分析方法进行高维稀疏数据的回归分析和点云结构重组,在此基础上提取高维稀疏数据的组合特征量;依据特征量提取结果采用特征提取技术抽取高维稀疏数据的平均互信息特征量,并结合关联规则挖掘方法进行高维稀疏数据的主成分分析,挖掘高维稀疏数据的相似度属性类别成分,最终采用深度学习方法进行高维稀疏数据组合推荐过程中的自适应寻优,实现高维稀疏数据的组合推荐。仿真结果表明,采用该算法进行高维稀疏数据推荐的属性归类辨识性较好,特征分辨能力较强,提高了数据的检测和识别能力。     

基于全局与局部特征融合的人脸识别方法

针对现有预处理算法存在的缺陷及单一人脸特征在识别中的局限性,本文在基于双眼独立动态阈值的人脸预处理方法的基础上,研究全局特征PCA、2DPCA与局部特征LBP、Gabor,分析对比这几种特征的识别效果及适用情况;根据对这几种特征的研究分析,采用特征融合的方式对PCA和LBP特征进行融合;实验结果验证了在ORL库和ESSEX库上采用决策级融合的识别率优于特征级融合及单一特征的识别率。      

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.     

Dimension reduction by a novel unified scheme using divergence analysis and genetic search

In this study, a unified scheme using divergence analysis and genetic search is proposed to determine significant components of feature vectors in high-dimensional spaces, without having to deal with singular matrix problems.In the literature it is observed that three main problems exist in the feature selection process performed in a high-dimensional space. These problems are high computational load, local minima, and singular matrices. In this study, feature selection is realized by increasing the dimension one by one, rather than reducing the dimension. In this sense, the recursive covariance matrices are formulated to decrease the computational load. The use of genetic algorithms is proposed to avoid local optima and singular matrix problems in high-dimensional feature spaces. Candidate strings in the genetic pool represent the new features formed by increasing the dimension. The genetic algorithms investigate the combination of features which give the highest divergence value.In this study, two methods are proposed for the selection of features. In the first method, features in a high-dimensional space are determined by using divergence analysis and genetic search (DAGS) together. If the dimension is not high, the second method is offered which uses only recursive divergence analysis (RDA) without any genetic search. In Section 3 two experiments are presented: Feature determination in a two-dimensional phantom feature space, and feature determination for ECG beat classification in a real data space.     

基于纹理特征和轮廓光流矢量的烟雾识别

为了提高火灾探测的准确率和快速性,提出了基于纹理特征和轮廓光流矢量的烟雾识别算法。一方面为了获得更全面的纹理特征,建立图像金字塔,使用局部二值模式（ LBP）和基于方差的局部二值模式（ LBPV）结合的新方法分别提取金字塔不同层的纹理特征。另一方面是动态纹理特征,由于烟雾运动的湍流特性导致方向具有特定的一致性,改进了对全部可疑区域进行分析的方法,仅对可疑区域轮廓进行光流矢量分析,降低运算量。将静态纹理特征和动态纹理特征输入支持向量机（ SVM ）中进行识别。采用“静—静—动”的新型识别方法,实验结果表明：该算法能够及时准确报警,可靠率高。     

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。     

改进的HOG和Gabor,LBP性能比较

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种改进的梯度方向直方图(HOG)人脸识别方法.首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取HOG特征;然后将所有网格HOG特征向量进行组合,实现整个人脸特征表达;最后采用最近邻分类器进行识别.另外,比较了该方法与Gabor小波和局部二值模式(LBP)2种著名的人脸局部特征表示方法的优劣.实验结果表明,在调优的HOG参数下,在具有光照和时间环境等复杂变化的FERET人脸库中,较少维数的HOG特征比LBP特征有更好的表现,而且HOG特征提取时间和特征向量维数比Gabor小波方法更具有优势.