基于多级纹理特征和Mean-Shift的灰度目标跟踪

由于灰度图像的信息单一,缺乏描述目标的信息,且易受到光照变化的影响,导致灰度图像中的目标跟踪难度较大。为此,提出了一种结合Gabor小波变换特征与旋转不变一致局部二值模式(LBP)纹理描述算子来建立目标的多级纹理特征模型,并采用Mean-Shift来实现目标跟踪的新方法。该算法首先利用Gabor变换提取多尺度、多方向的目标图像特征以扩充特征提取范围,然后应用旋转不变一致LBP算子对这些特征进行编码以增强所提取特征的有效性,最后采用纹理模式联合概率直方图建立目标的多级Gabor-LBP纹理特征模型,并通过Mean-Shift算法来实现目标的跟踪。实验结果表明,该算法可以有效地克服光照变化、混乱及目标旋转的影响。     

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。     

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%。     

LBP和HOG的分层特征融合的人脸识别

针对LBP描述子提取的纹理特征有限且不能有效地描述图像边缘和方向信息的问题,提出了LBP和HOG的分层特征融合的方法.首先利用LBP算子提取图像的分层纹理谱特征,然后利用HOG算子提取原始图像的边缘特征和基于分层LBP特征的分层HOG特征,最后将分层LBP特征分别与2种HOG边缘特征融合,得到2种不同的多层融合特征.通过在ORL,Yale和GT人脸库上进行实验,比较了15种算法的识别性能,结果证明了文中方法的有效性;相对于传统的经典降维算法、单一的LBP特征提取算法和HOG特征提取算法,该方法的识别率有很大的提高,分别达到99%,99.5%和99.14%.     

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。     

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.     

基于尺度相关性的旋转不变纹理图像渐进式检索算法

在常用的基于小波变换域旋转不变纹理图像检索算法中,由于存在方向信息提取有限且多尺度间系数相关性被忽略的局限性,检索效率受到影响。提出一种基于尺度相关性的渐进式旋转不变纹理图像检索算法。该算法首先采用Log-polar变换与非下采样Contourlet变换组合的方式获取具备旋转不变性的多尺度多方向变换系数,然后利用广义高斯模型拟合低通波段的全局结构信息作为粗判依据,方向子带间的尺度相关信息则采用非高斯双变量模型拟合,并作为精细渐进式检索的特征变量。基于Brodatz标准纹理库的实验结果表明,与小波变换及基于层内关系模型方法相比,该方法能以更低的特征维数获得更高的检索效率及检索准确率,是一种进行旋转纹理检索的有效手段。     

高效的光照、旋转、尺度不变纹理分类算法

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.     

基于多级纹理特征的深度信念网络人脸识别算法

为解决人脸特征提取过程中局部特征缺失的问题,借助局部二值模式(LBP)与方向梯度直方图(HOG)提出一种基于多级纹理特征融合的深度信念网络人脸识别算法。以提取局部纹理特征以及边缘纹理特征为出发点,对人脸图像进行三级纹理特征提取。使用MB-LBP提取初级纹理特征;在此基础上进行改进的CS-LBP图像特征提取作为二级纹理特征;使用HOG算子在二级纹理特征上完成三级纹理特征提取。将二级和三级纹理特征直方图顺序串联融合后输入到深度信念网络(DBN)逐层贪婪训练,优化网络参数,并用优化的网络在ORL、YELA人脸标准库中进行测试,识别率均在92%以上。该算法与传统算法(SVM、PCA)相比较拥有更好的人脸识别效果,同时也表明了局部纹理特征的改善为识别过程的特征提取提供强有力的保障,为人脸识别的进一步研究开拓新思路。     

基于Radon变换的纹理图像多尺度不变量分析算法

为了更好地进行图像纹理分析,提出了一种基于Radon变换的不变量纹理识别算法。该算法首先利用Radon变换将图像投影到1维空间,然后通过对投影数据进行一种平移和比例不变的自适应小波变换来构造出具有比例和平移不变性的图像的特征矩阵。这种通过对特征矩阵进行多尺度分析得到的多尺度能量特征不但具有平移、比例和旋转不变性,而且反映出了纹理图像在不同尺度上的能量分布特征。在特征提取完成以后,即可利用支撑向量机进行分类。同其他方法的比较说明,该算法可较好地描述纹理特征,并可完成纹理识别。     

多级LBP直方图序列特征的人脸识别

人脸识别是当前人工智能和模式识别的研究热点。基于对小波分解和局部二进制模式(LBP)分析,提出了一种多级LBP直方图的序列特征 (M-HSLBP) 的提取方法。2维的小波分解具有对表情变化不敏感的特点,可以很好地压缩和表征人脸图像的特征;LBP是一种有效的纹理描述算子,使用多级可变大小的子窗口对小波变换后的图像进行扫描,对各级子图像进行改进LBP变换并形成多级LBP直方图序列特征,这种特征既能反映人脸局部特征又能反映其整体特征。径向基网络作为分类器具有很高的推广性能,有利于大容量样本的分类。在对人脸库ORL和YEL的识别实验中,该算法识别率达到98%以上,与传统算法相比,取得了更好的识别结果。     

面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法

由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP（Local Binary Patterns）已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测算法和2D模型提取人脸图像并归一化,并使用小波分解的方法增强LBP特征,然后通过AVR（Augmented Variance Ratio）特征选取方法降维,最后使用SVM进行分类。JAFFE库上的实验证明了该方法的有效性。     

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和多层次结构的异质手背静脉身份识别

针对多源异质的手背静脉异质图像的识别研究,提出了基于LBP和多层次结构的识别算法;首先对图像做适当的预处理,然后将LBP特征提取算法编码的手背静脉纹理特征图像作为多层次结构的输入,通过多层次结构的逐层由具体到抽象的特征提取,得到的特征具有更大的鲁棒性;最后该算法在多源异质的手背静脉图像库得到的识别率比传统的算法识别率高,达到96.57%;进一步表明该算法能够较好地解决由于多源异质问题对手背静脉识别所造成的识别率低的影响。     

离散小波变换Haar-LL的行人检测研究

提出一种基于二维离散Haar小波变换的局部二值模式(LBP)与局部梯度模式(LGP)的特征融合方法。对图像进行二维离散Haar小波变换,得到4个不同频率的子图像,对低频部分子图像提取LBP特征,对3个高频部分子图像提取LGP特征,将3个LGP特征并接融合后与LBP特征串接融合进行行人检测。在Matlab环境下利用支持向量机(SVM)对INRIA数据集进行5组实验,分别将该方法与梯度方向直方图(HOG)、金字塔梯度方向直方图(PHOG)、LBP、LGP进行检测率、检测时间、光照鲁棒性以及噪声鲁棒性对比。综合各项实验数据表明,该方法在光照鲁棒性以及噪声鲁棒性方面都能取得更好的效果。     

基于分块CBP特征和稀疏表示的三维人脸表情识别

在三维人脸表情识别中,基于局部二值模式（LBP）算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、冗余信息大的缺点.本文提出一种通过对整幅图像进行多尺度分块提取CBP特征的CBP算法,能够更有效的提取分类特征.再结合使用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别.经实验结果表明,与传统LBP算法和SVM分类识别算法对比,文中算法用于人脸表情的识别的识别率得到大幅度提高.     

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。