基于Haar型LBP纹理特征的人体姿态估计

基于人体部件的树形模型表达直观且计算高效,被广泛应用在人体姿态估计中。然而模型本身在部件特征表达上的不足限制了姿态估计结果的准确度,为此,提出一种基于图结构模型和新型纹理特征的人体姿态估计算法。采用改进后的外观模型,从训练集中获得部件位置的先验知识,联系相邻部件之间的关系,并将其应用于测试图像的外观模型建模阶段。应用Haar型局部二值模式( HLBP )纹理特征,提取部件的纹理信息,对图像进行分块处理,并为每一块赋予不同的权重。实验结果表明,带权重的HLBP特征能更有效地提取部件的纹理特征,与HLBP特征、归一化HLBP特征和颜色特征相比能获得更高的准确度。     

Haar型LBP纹理特征的行人检测研究

针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式（Local Binary Pattern,LBP）特征受噪声影响大导致检测率低的问题,提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP（IHLBP）特征的方法。首先将图像由RGB颜色空间转化到HVS颜色空间,然后对HSV图像的H、S、V空间分别提取IHLBP特征,最后将3个IHLBP特征归一化后串接为一个特征向量,得到最终的IHLBP特征。在INRIA Person数据集上采用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）作为分类器进行测试。实验结果表明,该方法能有效地提高识别率,可达98.5%。相比于HOG特征、HPG-LBP特征和WLD-LBP特征具有更好的实验效果。     

自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法研究

在提取纹理图像的Haar型LBP特征中,人为设定的判断阈值主观性强、局部性差,导致提取的纹理细节和边缘模糊、纹理图像的局部性易被忽略。为此,提出了一种自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法。该算法在二值化Haar型特征时引入高斯加权矩阵,以此获得客观、符合纹理图像局部特征的自适应判断阈值和Haar型LBP特征。实验结果表明,该算法能够有效地避免人为设定阈值对纹理特征的影响,可以准确地描述图像的纹理特征,Brodatz标准纹理库分类的正确率也得到了进一步的提高。     

融合LBP和GLCM的纹理特征提取方法

为提取有效的特征用于纹理描述和分类,提出一种融合局部二进制模式(LBP)和灰度共生矩阵(GLCM)的纹理特征提取方法。利用旋转不变的LBP算子处理纹理图像,得到LBP图像及其GLCM,采用对比度、相关性、能量和逆差矩描述图像的纹理特征。实验结果表明,与其他方法相比,该方法提取的纹理特征具有更强的纹理鉴别能力,平均分类正确率达到93%。     

基于Haar特性的改进HOG的人脸特征提取算法

现有的大多数特征提取算法在提取人脸特征时,容易受到光照等外界因素的影响,从而导致后期人脸识别率下降。而方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG)具有较强的光照鲁棒性,能够很好地减少由光照带来的干扰,但传统HOG在计算梯度幅值和方向时只计算水平和垂直方向上4个像素点对中间像素的影响,当外界环境变化时不能保证稳定性,因此提出一种基于Haar特性的改进HOG的人脸特征提取算法。该算法在计算梯度幅值和方向时考虑水平、垂直以及对角线上8个像素点对中间像素的影响,由于增加计算量导致特征提取时间也随之增加,因此引入Haar,借助Haar型特征运算简单、快捷的特点设计4组Haar型特征编码模式,按照改进的HOG特征计算方式提取人脸特征。在有光照等外界因素影响的FERET人脸数据库和Yale B扩展的人脸测试库中进行实验,实验结果表明,与GFC,LBP和其他文献中的HOG算法相比,该算法对光照具有更好的鲁棒性,能够在光照变化的环境下提高人脸识别率。该算法在FERET探测集fb,fc,dup1和dup2上的识别率分别为95.1%,80.9%,70.1%和63.2%,在Yale B中的识别率为89.1%。     

基于BEMD和LBP提取特征的纹理分类

对于纹理图像的分类,采用二维经验模式分解将图像分解成一系列的固有模态函数(IMF)和残差,并结合局部二值模式(LBP)对所提取到的各IMF图像和残差图像进行特征提取的方法。为了验证算法的有效性,对自然纹理进行特征提取,并结合支持向量机(SVM)算法对提取的特征向量进行分类,分类精确度达到98%以上。     

一种采用Gabor小波的纹理特征提取方法

Gabor小波是一种重要的纹理特征提取方法。利用其基函数的正交性,Gabor小波不仅可以有效地提取纹理特征,而且可以消除冗余信息。然而,采用Gabor小波方法计算得到的纹理特征向量具有较高的维数,因此,提出一种采用Gabor小波的纹理特征提取方法。该方法采用Gabor小波方法计算不同尺度和方向的能量信息,根据这些信息确定了显著峰集合。根据显著峰集合,确定了纹理特征向量,并且把显著性作为权重引入到相似性度量。实验结果表明,采用该方法的系统具有和采用直接Gabor小波变换方法的系统近似相同的检索性能,而纹理特征向量的维数仅为采用直接Gabor小波变换方法计算得到的纹理特征向量维数的6.1%。     

基于加权融合纹理的路面裂缝检测

基于规则纹理的路面裂缝检测算法由于其自身存在的弱规则性、抗噪性差和稳定性差等问题,不能有效地检测出路面裂缝。为了解决此类问题,提出了一种基于加权融合纹理的路面裂缝检测算法。该方法采用单向多级中值滤波器滤除噪声,同时有效地保留裂缝边缘细节信息;然后融合局部二元模式特征、相对标准差和对比度三种纹理特征提取路面裂缝。实验结果表明,该算法抗噪性好,能快速有效地检测出路面裂缝。     

多通道多模式融合LBP特征的纹理相似度计算

纹理相似度计算是大数据分析和数据挖掘的基本手段之一。为现有纹理特征对彩色图像鉴别能力不强的问题,提出了一种改进LBP特征的纹理相似度计算方法。该方法提出了极值模式、求和模式和编码模式三种特征融合模式,对彩色图像的H、S和V三个通道上获取的LBP特征进行融合,得到彩色图像的纹理描述特征。融合操作在邻域像素点LBP计算、中心像素点LBP计算、直方图特征提取三个阶段进行,提高特征鉴别能力。在VisTex纹理数据库上进行纹理相似度计算实验,结果表明该方法的错误接受率、错误拒绝率和等错误率明显低于文献[7,8,9]所述方法。     

利用相位一致性实现纹理分类的方法

提出了一种利用相位一致性(Phase Congruency,PC)实现纹理分类的方法。首先计算图像的PC值,然后将连续的PC值离散化,接着统计离散化PC值的直方图,最后将该直方图作为特征来实现对纹理图像的分类。PC值的直方图反映的是一种全局特征,因此可以将该方法与局部二元模式方法(Local Binary Pattern,LBP)相结合来提高纹理分类性能。在Outex、Brodatz以及CUReT纹理数据库上的实验表明,提出的方法与LBP结合后可以得到更好的纹理分类结果。PC值对噪声具有良好的抗干扰能力,实验表明,提出的方法在噪声情形下对纹理分类也具有较高的鲁棒性。     

融合Haar型局部特征的人耳识别算法

人耳具有丰富的结构特征,针对单一特征描述影响人耳识别率的不足,提出一种融合Haar型局部特征的人耳识别算法。算法采用符合人耳外部形状的椭圆形LBP算子与HOG算子,分别提取图像的纹理特征和边缘特征,将两种特征进行融合。利用Haar特征运算快捷的优势,引入到LBP和HOG特征提取中。通过分别设计的4组Haar编码模式,构建椭圆形LBP算子与HOG算子。对改进算法进行实验与分析,实验结果表明了算法的有效性和实用性。     

基于梯度和局部多值模式的图像纹理特征提取

为了进一步增强局部二值模式的纹理特征表达能力,提出了一种将图像梯度同局部多值模式相结合的纹理特征提取方法.该方法首先计算出图像的梯度幅度和梯度方向,并根据量化的梯度方向对幅度图进行分解,之后利用得到的幅度图对其进行局部多值模式特征的提取,得到一种新的纹理特征,最后将得到的特征进行图像检索实验.实验结果表明,在纹理丰富的检索库上,该方法所提取的纹理特征更加具有通用性,相对传统局部二值模式图像检索方法具有更好的稳健性和更好的检索效果.     

基于增强方向局部二值模式的纹理分类

针对方向局部二值模式特征维数高且易受噪声影响的问题,提出了增强方法。首先,在方向局部二值模式的基础上,通过将局部邻域划分为多个8-正交邻域的策略,来降低方向局部二值模式的特征维数;其次,在方向局部模式中引入局部三值模式的思想,以减少噪声的影响。采用CURet、UIUC及Outex三个纹理图像库进行试验,结果证明了本文方法以较低的特征维数取得了更好的分类性能。     

Texture Feature Extraction from Thyroid MR Imaging Using High-Order Derived Mean CLBP

Journal of Computer Science and Technology - In the field of medical imaging, the traditional local binary pattern (LBP) and its improved algorithms are often sensitive to noise. Traditional LBPs...     

一种基于肤色与LBP特征融合的人脸跟踪算法

针对目前人脸跟踪方法易受光照变化和背景相近色的干扰,跟踪效果有时不佳或失效的问题,提出引入LBP(Local binary pattern)局部纹理特征,采用LBP直方图和颜色直方图相融合作为人脸特征描述的粒子滤波人脸跟踪方法.该方法在全局颜色和局部LBP纹理两个层次和特征线索上对人脸进行描述.实验结果表明,该方法较单一特征跟踪方法更具鲁棒性.此外,由于人脸目标的运动通常为非匀速运动,为了提高粒子传播的有效性和指导性,本文对人脸跟踪状态方程进行了改进.实验证明,改进后的人脸跟踪算法在各种复杂背景、旋转遮挡和人脸目标非匀速运动的情况下均能取得较好的跟踪效果.