基于改进局部方向模式的人脸识别

在利用传统局部方向模式（ LDP）及其改进方法进行人脸识别时,存在两个主要问题,一是局限于3×3邻域来提取特征,二是在人脸识别时将图像不同分块同等对待。针对上述问题,提出了改进的LDP。一方面提出了多分辨率分析方法,将LDP由3×3窗口模式扩展至多分辨率窗口模式;另一方面,通过采用分块加权法来增强不同分块对人脸识别的不同贡献程度。采用Yale和Orl人脸图像库进行实验,结果表明：基于改进的方法明显提高了人脸识别的效果。     

局部方向三值模式纹理描述子

为解决LDP算子运算速度较慢、对于有些模式无法精确区分等问题,提出局部方向三值模式纹理描述子。采用自适应阈值,对像素8个方向边缘响应进行三值编码,提取并统计正边缘模式和负边缘模式,联合起来构成局部方向三值模式,作为最终特征来描述图像。在Brodatz数据集和CUReT数据集上将该模式与传统的LBP、LDP、FLDP、LTP算法进行对比实验,对比结果表明,与LDP算法相比,该模式在上述两个数据集上的分类准确率分别提高了5．42％和8．43％,运算速度提高了8倍以上;与LBP、FLDP、FTP相比,该模式也有明显优势。     

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。     

偏振编码方式的LDP人脸识别算法

目的 局部二值模式(LBP)作为一种简单高效的纹理特征描述算子,被广泛地应用在纹理分类和人脸识别中。针对LBP及其改进算法局部导数模式(LDP)对噪声敏感的问题,以及仅利用局部像素差分的符号信息进行二值量化提取的纹理特征信息单一的问题,提出一种基于偏振编码方式的LDP改进算法。方法 首先,提取改进的LDP局部一阶差分信息;然后,构建人脸Stokes矢量图像;其次,按照偏振方位角的编码方式提取人脸图像的多方向纹理特征;最后,分块加权统计各子块的直方图向量得到最终的人脸特征向量。结果 在ORL和YALE两个人脸库中进行实验,得到97.4%,92.22%的正确识别率,所用时间与LBP和LDP算法相差无几。当样本数目较大时,复杂度低于LBP方法。在存在高斯噪声和椒盐噪声的情况下,分别得到了93.88%、86.27%和96.13%、84.71%的识别率,均高于LBP算法和LDP算法。结论 本文提出的偏振编码方式的人脸识别算法提取的人脸纹理特征更加丰富,即使在噪声干扰下仍具有较高的识别率,并且对于其他的纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。     

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。     

基于LDP特征和贝叶斯模型的人脸识别

针对现有的局部方向模式LDP(Local Directional Pattern)方法仅利用了图像自身的LDP特征的问题,提出将LDP特征直方图与贝叶斯(Bayes)模型相结合的方法,从而有效使用人脸图像的先验信息,以提高人脸的识别率。第一步,在相互独立的训练集上,学习同类样本图像和异类样本图像的LDP直方图特征相似度的先验信息,并估计类条件概率密度函数(同类样本与异类样本分别进行计算);第二步,利用人脸图像的LDP直方图来比较该图像是否为某一类型图像的概率数值大小;第三步,使用贝叶斯规则进行分类。仿真结果证明,在ORL库与Yale库上,与传统PCA,LBP和LDP算法相比,所提方法得到的人脸识别率均有显著提升。     

加权自适应CS-LBP与局部判别映射相结合的掌纹识别方法

提取掌纹的最佳低维分类特征一直是掌纹识别研究领域的一个重要方向。针对掌纹图像具有丰富的纹理特征特点,提出一种基于加权自适应中心对称局部二值模式(WACS-LBP)与局部判别映射(LDP)相结合的掌纹识别方法。首先将掌纹感兴趣(ROI)图像分成大小均匀的小区域,利用自适应中心对称局部二值模式(ACS-LBP)算法获取不同区域的纹理特征直方图和权值,经过加权连接得到ROI的加权纹理特征直方图向量;再利用LDP算法对得到的特征向量进行维数约简;最后利用K-最近邻分类器进行掌纹识别。在掌纹公开数据库上进行实验,正确识别率高达97%以上。实验结果表明,该方法不仅是有效、可行的,而且研究思路比较明确。     

利用异或运算和编码约束的降维LDP人脸识别方法

为了有效表示面部特征,在局部方向模式(LDP)的基础上,提出降维局部方向模式(RDLDP)；首先,修改LDP编码模式约束以完成模式的重构,通过对LDP码进行异或运算来计算每个块的单一码；然后,将所得编码图像划分为生成直方图,连接所有区域的直方图块以形成最终描述符;最后,计算特征向量间的卡方相异性度量值,并使用最近邻分类器完成最终的人脸识别;实验采用了3个公开的标准数据库FERET、扩展YALE-B和ORL,提出的改进方法在3个数据集上的最高识别率分别可高达96.97%、96.10%、97.61%,该结果验证了提出方法的有效性。与其他基于局部描述符的先进方法相比,提出方法在准确度和错误识别率等方面更优。     

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。     

高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法EI北大核心CSCD

纹理图像中存在的光照、旋转、尺度变化使纹理分类成为一个极具挑战性的问题.针对传统的纹理分类算法在同时解决光照、旋转、尺度变化问题和实时性方面存在的不足,提出一种高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法.首先利用原始图像及其2次高斯滤波图像构造尺度空间,采用带邻域主导方向的完备局部二值模式算法在不同尺度上提取光照、旋转不变的纹理特征;然后利用跨尺度取模式最大值的方法获得尺度不变的纹理特征;最后利用最近子空间分类器进行分类.在5个有代表性的纹理库上进行实验的结果表明,该算法不需要预先学习,能较好地解决纹理分类中的光照、旋转、尺度变化问题,并具有较高的实时性.     

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。     

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。     

双差值局部方向模式的人脸识别

针对差值局部方向模式（DLDP）特征提取不够充分和对光照、噪声等比较敏感的问题,提出一种双差值局部方向模式（DDLDP）人脸识别方法。首先,分别将半径为1的3×3领域像素灰度值和半径为2的5×5领域像素灰度值与8个Kirsch模板算子卷积,得到两组对应8个灰度响应值。然后,将半径为1的灰度响应值,按照相邻前后作差的方式,得到8个灰度响应差值,再将半径为1和2得到的灰度响应值上下作差,也得到8个灰度响应差值。最后,将两组灰度响应差值取绝对值,其最大绝对值所对应下标位置构成DDLDP码。仿真实验结果表明,相比同类基于局部方向模式的单一人脸识别算法,该方法具有更好识别效果。DDLDP更加完整地提取了人脸特征,且表现出对光照和噪声更好的鲁棒性。     

基于方向纹理的非结构化道路消失点检测研究

随着车辆智能化的快速推进,道路的自动检测起着越来越重要的作用;但非结构 化道路由于道路标识和边界线不明显,导致检测存在困难。将非结构化道路的消失点作为约束 进行检测,可以大幅度提高检测性能,针对现有的非结构化道路消失点检测方法普遍存在计算 时间长、实时性差等缺点,为提高运算效率,提出了基于局部方向模式(LDP)纹理特征的消失 点检测方法。在计算 LDP 特征基础上,利用 Kirsch 掩模得到像素点的 4 方向响应幅值,并通 过幅值校正减少检测误差;对校正后的响应幅值进行计算得到纹理主方向;使用局部自适应软 投票方法进行投票,选取道路消失点,实现消失点检测。实验结果表明,该方法的速度更快, 且能够准确检测出非结构化道路的消失点。     

纹理谱描述符及其在图像检索中的应用

为了提高纹理谱描述符的性能并降低其特征维数,在中心对称局部二值模式纹理谱描述符的基础上,提出一种融合局部区域中心像素以及灰度均值的改进纹理描述模式.首先根据图像局部区域内中心像素与其邻域像素间的灰度变化关系,定义了新的局部纹理模式;然后通过比较局部区域内灰度均值与图像全局灰度均值的大小,对局部纹理模式进行了增强处理.采用不同纹理图像库及不同的性能评价准则进行实验的结果表明,文中方法在基于内容图像检索中取得了较好的效果.     

基于新的轮廓特征的离线签名鉴别

离线签名笔画内部点及背景点的局部二值模式（local binary pattern ,LBP）非常相近,且对反映离线签名笔画特征有较大干扰,因此提出了一种轮廓处LBP直方图特征。提取签名轮廓上的LBP特征,同时引入了新的规则去除部分无用模式,可有效地提升LBP的有效性和鲁棒性。另外,针对方向链码特征在应用于签名鉴别时存在局限性的问题,提出了一种轮廓模式共生直方图特征。融合这两种轮廓特征,并使用主成分分析（principal component analysis,PCA）降维。最后,使用支持向量机分别在MCYT和GPDS两种公开离线签名数据库上进行测试,取得的平均错误率分别为13.51%和12.97%。在相同的数据集上与其他方法相比,具有更低的平均错误率。