基于颜色和纹理特征的林火烟雾识别

为了实现森林火灾的智能化预警,提出了基于颜色和纹理特征的林火烟雾识别方法.首先使用颜色特征确定烟雾疑似区域,随后采用局部二值模式方差(Local Binary Pattern Variance,LBPV)提取疑似区域纹理的不规则度特征并产生LBP图像.然后利用小波变换分解LBP图像并提取模糊度、复杂度和相关度特征.最后利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行烟雾识别.结果证明,颜色结合纹理特征方法可以有效实现林火烟雾的识别,为林火烟雾识别研究提供了一种有效方案.     

基于多通道Gabor滤波与CS-LBP的人脸识别方法

近来,局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)在人脸识别中取得了成功应用。然而,LBP提取的特征维数通常很高。而中心对称局部二值模式(Center-Symmetric Local Binary Pattern,CS-LBP)采用中心对称思想对图像进行编码,能够显著降低提取的特征的维数。为此,将CS-LBP应用于人脸图像特征提取,并结合多通道Gabor滤波,提出了基于多通道Gabor滤波与CS-LBP的人脸识别算法。在Yale,ORL,FETER标准人脸库上的实验结果表明,相比局部二值模式,CS-LBP以提取更少的特征维数取得了相当的识别率,并且,基于多通道Gabor滤波的CS-LBP能显著提高识别精度。     

基于多尺度细胞局部二值模式的人体检测

细胞局部二值模式(cell structured Local Binary Pattern)不能将人体图像的局部信息与全局信息相结合.针对这一不足,在细胞局部二值模式特征的基础上,提出多尺度细胞局部二值模式(Multi-scale cell structured Local Binary Pattern, MLBP)特征描述子,联合局部与全局信息,增加检测特征的信息量;另外,在 MLBP 的基础上进一步提出一个控制因子调节的新算子—可调多尺度细胞局部二值模式(Adjustable Multi-scale cell structured Local Binary Pattern,AMLBP),利用控制因子选择 MLBP 的最佳表征,提高人体检测的准确率.实验结果表明所提出的两个新特征较前人提出的特征更有效.     

LDBP和LBP特征融合的行人检测

提出一种基于局部差分二值模型（Local Difference Binary Pattern,LDBP）和局部二值模型（Local Binary Pattern,LBP）的特征融合方法,以解决行人检测中检测精确度和鲁棒性不足的问题。对输入图像进行二维离散Haar小波变换,得到不同频率的四个子图像（LL,LH,HL和HH）;对低频部分子图像提取LDBP特征,以及对其他三个高频部分子图像提取LBP特征;采用主成分分析法（PCA）分别对得到的LDBP特征和LBP特征进行降维;融合降维后的LDBP特征和LBP特征进行行人检测。在INRIA数据集上采用支持向量机（SVM）进行测试,实验结果表明,该方法能有效地提高检测精确度,且具有较好的鲁棒性。     

多尺度中心误差补偿二值模式的表情识别

针对Gabor小波与局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）在表情识别上的局限性,提出了一种多尺度中心误差补偿二值模式（Center Error Compensation Binary Pattern,CECBP）的表情识别方法。对预处理后的人脸表情图像创建多尺度的金字塔,用中心误差补偿二值模式对金字塔中的各层图像进行编码,分块提取各层编码后的直方图序列作为特征,用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行分类。在JAFFE、Cohn-Kanade以及Pain Expression表情库上的交叉验证表明,该方法可以抑制噪声,具有较高的识别率和较快的识别速度,比传统的Gabor小波以及LBP更具有优势。     

多模态人脸识别融合方法比较研究

比较研究了多模态人脸识别中的5种匹配得分级融合方法。首先用局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）算子分别提取人脸灰度图像和深度图像的区域LBP直方图序列（LBP Histogram Sequence,LBPHS）,采用Fisherfaces分别构建相应的线性子空间,用余弦相似度计算投影向量的匹配得分,再采用5种方法对匹配得分进行融合。在FRGC数据库上的实验结果表明,除最小匹配得分外,其他融合方法的识别性能都要优于单一模态的方法。     

人脸表情的LBP特征分析

为了有效提取面部表情特征,提出了一种新的基于LBP（局部二值模式）特征的人脸表情识别特征提取方法。首先用均值方差法对表情图像进行灰度规一化,通过对图像进行积分投影,定位出眉毛、眼睛、鼻和嘴巴这些关键特征点,进而划分出各特征部件所在子区域,然后对子区域进行分块,提取各个子区域的分块LBP直方图特征。为了验证所提出的方法的合理性,最后在JAFFE表情库上进行了实验,结果表明提出的方法能够有效地描述表情的特征。     

基于LBP和栈式自动编码器的人脸识别算法研究

LBP算法对光照敏感且能有效地提取图像的纹理结构特征。提出一种基于局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）和栈式自动编码器（Stacked Autoencoders,SAE）的人脸识别算法。用统一模式LBP算子提取分块后的人脸图像的直方图,按顺序连接形成整幅图像的LBP特征,并将其作为栈式自动编码器的输入,完成进一步的特征提取,实现人脸图像的识别与分类。在Extended Yale B等数据库上的实验结果表明,该算法与传统的人脸识别算法和标准的栈式自动编码器相比,对光照变化有更强的鲁棒性,具有更好的识别效果。     

基于LBP值对空间统计特征的纹理描述符

针对基于内容图像检索应用背景下局部二值模式(LBP)描述符缺乏空间描述能力及所需特征矢量维数较长的不足, 提出一种基于LBP值对空间统计特征构建的改进纹理描述符(ILBP)。ILBP描述符首先利用LBP微模式编码方法将原始图像转换为LBP伪灰度图像, 然后再提取出多个关于LBP值对空间分布关系统计值构成描述图像特征的特征矢量。在基于内容的图像检索原型测试平台上完成大量实验。实验结果表明, 与LBP及其各类变种描述符相比, ILBP描述符在进一步增强LBP描述符描述能力的同时大幅度压缩特征矢量维数, 具有更好的查询正确率和查询效率。     

融合LBP和局部稀疏表示的人脸表情识别

为更好获取人脸局部表情特征,提出了一种融合局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）和局部稀疏表示的人脸表情特征与识别方法。为深入分析表情对人脸子区域的影响,根据五官特征对人脸进行非均匀分区,并提取局部LBP特征;为精细刻画人脸局部纹理,整合人脸局部特征,设计了人脸局部稀疏重构表示方法,并根据表情对各局部子区域的影响因子,加权融合局部重构残差进行人脸表情识别。在JAFFE2表情人脸库上的对比实验,验证了该方法的可行性和鲁棒性。     

基于多级CS-LBP特征融合的人脸识别方法

通常,采用中心对称局部二值模式CS-LBP对人脸图像只进行一次特征提取,提取的纹理特征不够丰富。因此,本文利用CS-LBP多次提取人脸图像更丰富的纹理特征,提出了多级CS-LBP特征融合的人脸识别算法。首先,用CS-LBP对原始人脸图像进行特征提取;然后,对所得特征图像再进行相同方式的特征提取,这样能够得到原始人脸图像的多级CS-LBP特征图像;最后,将每一级特征图像的分块直方图特征进行融合并用于人脸识别。在ORL、Yale标准人脸库上的实验结果表明,相比人脸图像的一级CS-LBP特征,多级CS-LBP特征融合的方法能够显著提高识别精度。     

基于彩色LBP的隐蔽性复制-粘贴篡改盲鉴别算法

现有的复制-粘贴盲鉴别算法大多忽略图像彩色信息,导致对隐蔽性篡改方式的检测率较低,基于此,本文提出一种基于彩色局部二值模式（Color local binary patterns,CoLBP）的隐蔽性复制-粘贴盲鉴别算法.算法首先对彩色图像进行预处理,即建立彩色LBP纹理图像,从而实现彩色信息与LBP纹理特征的融合;其次重叠分块并提取灰度共生矩阵（Gray level co-occurrence matrix,GLCM）特征;最后,提出改进的kd树和超平面划分标记split搜索方法,快速匹配图像块,并应用形态学操作去除误匹配,精确定位复制-粘贴区域.实验结果表明,本算法对隐蔽性复制-粘贴篡改定位准确,并对模糊、噪声、JPEG重压缩后处理操作有很好的鲁棒性.     

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。     

增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式

目的 针对成对旋转不变的共生局部二值模式（PRICoLBP）算法对图像光照、旋转变化鲁棒性较差,且存在特征维度过大的问题,提出了一种可融合多种局部纹理结构信息的有效特征——增强成对旋转不变的共生扩展局部二值模式。方法 首先,对图像各像素点的邻域像素点灰度值进行二值量化得到二值编码序列,并不断旋转二值序列得到以不同邻域点作为编码起始点对应的LBP值;然后,分别利用极大、极小LBP值对应的邻域起始编码点和中心像素点确定两个方向矢量,并沿这两个方向矢量在两个不同尺度图像上选取上下文共生点;其次,利用扩展局部二值模式（ELBP）算法的旋转不变均匀描述子来提取上下文共生点对的中心像素灰度级、邻域像素灰度级及径向灰度差异特征间的相关性信息;最后,用上下文共生点对的特征直方图训练卡方核支持向量机,检测纹理图像类别。结果 通过对Brodatz、Outex （TC10、TC12）、Outex （TC14）、CUReT、KTH-TIPS和UIUC纹理库的分类实验,改进算法的识别率比原始的PRICoLBP算法识别率分别提高了0.32%、0.57%、5.62%、3.34%、2.1%、4.75%。结论 利用像素点LBP特征极值对应的起始编码序列来选取上下共生点对,并用ELBP算法提取共生点对局部纹理信息,故本文方法能更好描述共生点对间的高阶曲率信息及更多局部纹理信息。在具光照、旋转变化的Outex、CUReT、KTH-TIPS纹理库图像分类实验中,所提方法比原始PRICoLBP算法取得了更高的识别率。实验结果表明,改进算法相比于原始算法能在较低的特征维度下对图像光照、旋转变化具有较好的鲁棒性。     

基于Haar特性的LBP纹理特征

图像纹理特征能够反映图像的灰度分布程度、对比度、空间分布和图像的内在变化特性,在确保较低计算复杂度的前提下,有效提取深层次的图像纹理信息是其研究的难点问题。针对这一问题,从相邻区域的统计特征分析入手,提出了一种Haar型特性局部二元模式(Haar local binary pattern,简称HLBP)的图像纹理特征提取方法。鉴于Haar型特征运算简单、快捷,统计局部特征有效、可靠,将其引入LBP中。该方法首先给出8组Haar型特征编码模式,按照局部二元模式(local binary pattern,简称LBP)统计图像局部纹理特征,因采用局部区域统计方法能够有效降低噪声的影响;其次,为了进一步提高图像纹理特征的有效呈现,结合Gabor小波滤波在不同方向、不同尺度对灰度水平图像进行特征提取,以增强纹理有效提取的性能,提高不变特征的稳健性;最后,通过4组对比实验验证了该方法的可行性。实验分别在标准的 Brodatz 正常分块纹理库测试集、分块且缩放 Brodatz 纹理库测试集、分块且旋转Brodatz纹理库测试集以及Yale B扩展的非均匀光照条件人脸库测试集上进行。实验结果表明,该方法能够有效地表达图像的纹理特征。     

基于纹理特征融合的人脸表情识别

局部二值模式(LBP)和韦伯局部描述算子(WLD)是两种图像的纹理描述算子,在图像的特征提取方面有较强的能力。为了更加准确地对人脸表情进行识别与分类,针对LBP在特征提取的过程中只考虑了中心像素点与周围的其他像素点的灰度值之差,WLD仅考虑中心像素点与周围像素点灰度值之间的激励强度与梯度方向关系的问题,提出一种新的特征提取算法—局部二值韦伯模式(LBWP)。首先对图像进行预处理,检验人脸和裁剪有效的表情区域,接着对图像进行LBWP特征提取,在特征提取之后采用SVM的分类器对表情进行识别和分类。该算法在CK+数据集和JAFFE数据集上进行实验仿真,识别率分别达到了97.14%和95.77%。实验结果验证了LBWP算法在表情识别方面的有效性,且丰富了人脸图像特征提取方法。     

SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法

SIFT算法是性能最好、应用最广泛的基于局部特征的图像匹配算法,但其计算复杂度高.为此,提出一种SIFT和旋转不变LBP相结合的图像匹配算法,以提高SIFT算法的速度.首先利用SIFT关键点检测方法在2幅待匹配图像上分别检测关键点,得到2个关键点集;然后计算每个关键点周围图像区域的旋转不变LBP特征,并将其作为该关键点的描述;最后采用基于关键点最近邻距离比值的匹配策略,找出2个关键点集之间存在匹配关系的关键点对.实验结果表明,文中算法对结构内容图像的匹配性能与SIFT算法相当,运算速度比SIFT算法大为提高.     

基于局部二值模式的中值滤波检测算法

近年来,数字图像盲取证技术是国际上新兴的一个研究领域,针对数字图像处理及篡改中一种常用的处理模式---中值滤波,提出一种基于局部二值模式（LBP）的中值滤波篡改检测方法。首先对待测图像利用基于中心对称像素的局部二值模式算子（C-LBP）定位其特征提取区域,随后基于局部区域中像素之间的关系提出一种改进型的局部二值模式算子,并将其直方图统计作为最终的检测特征。实验证明,与其他传统滤波检测算法相比,该算子不仅大大降低了计算时间,而且在低维度的条件下取得了较高的检测率,是一种有效的中值滤波检测算子。     

基于混合滤波LBP和PCA的掌纹识别

针对基于局部二值模式(LBP)的掌纹识别易受噪声影响,导致算法鲁棒性下降,提出一种结合混合滤波LBP(HFLBP)和主成分分析(PCA)的特征提取方法.从滤波和特征提取的角度对传统LBP算法进行改进,先对图像进行去噪处理,然后对掌纹图像进行分块,提取LBP直方图特征向量,并通过PCA算法对特征向量进行降维,最后利用欧氏距离匹配.在香港理工大学PolyU图库和PolyU噪声图库上与几种典型算法进行对比实验,实验结果表明,本文算法分别获得最低等误率为1.1405％、4.0101％,有效地提高了识别率和鲁棒性,具有很好的应用前景.     

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.