基于形状特征的植物叶片在线识别方法

针对传统植物识别方法工作任务量大,效率低下以及难以保证数据客观性的问题,提出了一种基于形状特征的植物叶片识别算法,并开发了一款C/S模式的植物叶片在线识别Android应用。叶片图像经预处理后,提取叶片的轮廓凸包顶点比、轮廓曲率方差等形状特征,采用KNN-SVM对叶片进行分类识别。实验结果表明,相比于一些已有识别算法,该算法可以达到更高的识别率;该Android应用稳定可靠,可以满足用户的需求。     

基于形状特征的叶片图像识别算法比较研究

植物是生命的主要形态之一,其种类已达40多万种,对其进行分类识别在生物多样性保护,生态农业,生物安全中有着重要的意义。不同的种类的植物一般有着不同的叶片形状,因此叶片的形状特征在植物分类中扮演着重要的角色。作为计算机视觉的一个重要应用的植物叶片图像识别,近些年来受到了学者们的关注,产生了大量的研究成果。但由于植物种类巨大,叶片图像存在的类内差异大、类间差异小和叶片的自遮挡等问题等诸多问题,使得叶片图像的识别仍然是目前计算机视觉应用研究的一个热点。对近些年来的基于形状特征的叶片图像识别算法进行了综述和比较,对现有的算法进行了分类,对目前各类最先进的识别算法进行了分析和比较。此外,还介绍了常用的叶片图像测试集和性能评估方法,并将各类算法进行了实验结果的比较研究。研究工作既为现有的植物叶片识别算法的实际应用提供了指导,又为今后进一步研究新的高性能的识别算法提出了努力的方向。     

基于LBP和PCA机器学习的手势识别算法

为解决听力障碍者与无障碍者的信息交流问题,对哑语手势自动识别技术进行研究;提出了一种改进的手势识别算法;首先通过YUV肤色分割、图像差分、连通域检测等算法进行预处理,获取完整的手型区域图像;然后对手型的二值图像进行轮廓检测,采用LBP变换与主成分分析进行特征提取与压缩;最后运用支持向量机的机器学习算法构建分类器,对哑语手势进行分类识别;通过对630张手势图像进行实验,结果表明,提出的算法有效提高了识别率与速度,识别率达到94.22％,速度达到0.29s/幅,可以满足哑语交流的实时性要求.     

基于最值平均的人脸识别LBP算法

为解决局部二值模式(LBP)在提取人脸特征时容易缺失部分细节特征问题,提出一种基于最值平均的改进LBP算法。该方法针对3×3模板,计算其九个像素方差。若方差在限定范围内,取中心像素周围八个像素的最大值与最小值的平均值作为阈值进行比较,避免因中心像素值偏大或偏小以致湮没细节的现象,从而保留更多的局部细节;否则取九个像素的中值作为阈值进行比较,减少噪声。通过主成分分析法(PCA)降低高维特征维数,利用K近邻算法(KNN)完成人脸特征分类。实验结果表明,该方法有很好的识别效果。     

基于形状特征的植物叶柄与叶片分割算法

叶柄与叶片的分割是实现完整的植物叶特征提取及无损植物叶特征提取中重要的一步,可以根据叶柄与叶片的形状差异实现分割.首先将采集到的图像转换成二值图像,然后估算叶柄的大致宽度,根据该宽度对图像进行粗分割,最后根据叶柄在图像中的位置确定叶柄,实现精确分割.该算法在Visual C++6.0环境下进行了实现,对多种不同形状的植物叶进行了测试.测试结果表明,该算法能够满足应用需要,且对其它粘连目标的分割问题也具有一定的适用性.     

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。     

融合LBP纹理特征与B2DPCA技术的手指静脉识别方法

鉴于传统局部二进制模式 （local binary pattern， LBP） 算法对光照方向的变化非常敏感的问题，本文提出一种融合旋转不变模式的LBP算子与B2DPCA技术的手指静脉识别方法。首先提取手指静脉图像子块的LBP纹理谱特征，然后采用双向二维主成分分析方法对LBP特征向量构成的特征矩阵进行有效的降维处理，再通过比对降维后的待识别静脉图像特征向量与其他样本的特征向量之间的欧式距离来实现最终的样本分类。通过在天津市智能实验室静脉库及马来西亚理科大学FV-USM静脉库上进行实验验证，在不同训练样本数量下比较了8种算法的识别性能，相比于单一的LBP特征提取算法、经典降维算法和LBP与经典降维组合特征提取算法，该方法的识别率有很大的提高，证明了本文方法的有效性。     

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。     

加权局部二值模式的人脸特征提取

目的 为了能够得到图像更加丰富的纹理特征,提出一种新的自适应加权局部二值模式算法。方法 首先,将图像进行分块,利用新算法提取每个子块的局部二值模式的纹理直方图;然后,将各子图像的信息熵作为直方图的加权依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,并将所有子块的直方图连接成最终的纹理特征。提取每个子块的局部纹理特征时的方法为:以某一像素点为中心取相邻的8个像素组成一个局部邻域,在该邻域内依据自适应设定的阈值分别比较3对水平方向和3对竖直方向像素值的大小,以此获得6位二进制码并将每位二进制码乘以相应的权重后相加,累加和即为该邻域新的局部二值模式纹理特征。结果 在两大人脸数据库上进行的实验结果表明,利用本文提出的方法提取纹理特征,并结合最近邻分类法可以得到85.29%和96.50%的正确识别率。结论 文中提出的自适应加权局部二值模式特征能够获取图像中更加丰富的纹理信息,因而具有较高的正确识别率,并且对于其他的物体识别也具有一定的参考价值。     

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。     

基于局部特征点方法的动作识别研究

利用局部特征点方法进行视频中的动作识别研究,通过对尺度空间理论以及多种经典的局部特征点检测方法的深入分析,将SIFT算法引入到视频研究领域,提出了一种全新而高效的视频特征点检测算法。在此基础上,设计了合理的机器学习方法对局部特征点进行训练,利用训练出的通用动作模式在视频中进行动作识别。     

双空间局部方向模式的人脸识别

目的 针对传统局部方向模式（LDP）在特征提取的充分性、对光照和噪声等的鲁棒性以及识别时间长短这3方面不能同时取得一个很好的平衡效果,提出了一种双空间局部方向模式（DSLDP）的人脸识别方法。方法 首先,将图像3×3邻域像素灰度值与8个Kirsch模板算子卷积,得到8个方向的边缘响应值,然后,将近邻边缘响应值之间相应作差,对应8个方向的边缘响应差值,将两组值取绝对值,取各自最大值的方向编码成一个二位八进制数,产生DSLDP码。最后,在人脸描述阶段将人脸图像进行分块并把每块转换成DSLDP图,再对DSLDP图进行直方图统计,并利用信息熵对每块进行加权,将所有子块的直方图连接生成人脸特征,再通过PCA进行降维,用最近邻分类器分类识别。结果 在剑桥大学Olivetti实验室（ORL）、Aleix Martinez and Robert Benavente （AR）和中国科学院（CAS-PEAL）的人脸图像数据库进行实验,相比局部方向模式（LDP）、显著型局部方向模式（SLDP）、增强型局部方向模式（ELDP）、局部方向数字模式（LDN）、差值型局部方向模式（DLDP）、中心对称局部方向模式（CSLDP）和梯度中心对称局部方向模式（GCSLDP）,DSLDP具有更好的识别性能。5幅测试样本时,在ORL库上取得了97.82%的平均识别率,在AR光照、表情、遮挡A和遮挡B库分别取得了98.00%、98.33%、99.33%、87.67%的平均识别率,在CAS-PEAL光照、表情和饰物库分别取得了99.33%、95.33%、90.00%的平均识别率。结论 1）该方法既考虑了近邻边缘响应值的外在变化,也考虑了近邻边缘响应值之间的内在变化,通过将强度空间和梯度空间人脸特征信息结合使人脸特征得到更加充分的提取。2） DSLDP只考虑邻边缘响应值和边缘响应差值的最大值情况,突出了主要边缘梯度信息,同时又避免了不重要信息的干扰,相比同类基于局部方向模式的单一人脸识别算法,对光照、表情、噪声、遮挡等情况表现出更强的鲁棒性。3） DSLDP码是由二位八进制数构成,特征模式数降低到64,识别时间明显降低。因此,DSLDP算法能同时在识别效果,稳定性和识别时间上取得一个较好的平衡效果。     

Face recognition by decision fusion of two-dimensional linear discriminant analysis and local binary pattern

To investigate the robustness of face recognition algorithms under the complicated variations of illumination, facial expression and posture, the advantages and disadvantages of seven typical algorithms on extracting global and local features are studied through the experiments respectively on the Olivetti Research Laboratory database and the other three databases (the three subsets of illumination, expression and posture that are constructed by selecting images from several existing face databases). By taking the above experimental results into consideration, two schemes of face recognition which are based on the decision fusion of the two-dimensional linear discriminant analysis (2DLDA) and local binary pattern (LBP) are proposed in this paper to heighten the recognition rates. In addition, partitioning a face non-uniformly for its LBP histograms is conducted to improve the performance. Our experimental results have shown the complementarities of the two kinds of features, the 2DLDA and LBP, and have verified the effectiveness of the proposed fusion algorithms.     

LBP和Tamura纹理特征方法融合的织物疵点分类算法

为了找出织物在生产过程中易产生疵点的类型,并反馈到生产工序中以提高织物质量,提出一种基于局部二进制模式与Tamura纹理特征方法相结合的织物疵点分类算法。该算法主要完成的任务是对织物特征向量的提取,局部二进制模式从局部或像素邻域描述纹理的特征,Tamura纹理特征方法从全局描述疵点纹理特征,两者结合能更好地描述疵点纹理特征。完成特征向量提取后,选用共轭梯度BP算法来处理特征向量。共轭梯度BP算法收敛性较好,提高了训练速度和训练精度。实验结果表明,提出的算法对疵点分类具有较高的分类准确率。