基于环形局部方向模式的弧状极光序列检测

弧状极光作为日侧极光的一个重要形态,它的分布和发生揭示了地磁活动和磁层中的脉动现象。对弧状极光发生起始时刻的判定能有效帮助人们研究弧状极光发生的物理机制。针对弧状极光序列的特征,提出了基于环形局部方向模式（ring local directional pattern,RLDP）的特征表示新方法,再利用自动调节谱聚类（self-tuning spectral clustering,STSC）算法得到极光序列的发生和结束时刻。将检测结果和人工标记的图像序列进行对比,基于环形局部方向模式的特征表示方法得到了较高的查全率和查准率。     

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。     

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。     

基于LBP的眼睛开闭检测方法

在基于机器视觉的疲劳驾驶预警系统中通过驾驶人员眼睛的状态来判断其是否疲劳是最直接和有效的途径,对眼睛的开与闭这两个基本状态的检测是判断疲劳的一个关键技术.针对红外视频人脸图像序列,提出一种基于LBP纹理检测算子的快速准确人眼开闭检测方法.该方法首先精确提取眼睛区域,然后利用对光照具有鲁棒性的LBP纹理检测算子检测眼睛区域纹理并计算其二阶矩、熵和边际分布二阶矩作为特征向量,最后使用SVM对特征向量进行分类以达到开闭检测的目的.大量实验结果表明,该方法不仅具有较高的检测准度,而且能完全满足实时要求.     

一种基于改进LBP算子的人脸识别算法研究

提出了一种基于改进LBP算子的人脸识别算法。局部二元模式（LBP）是一种灰度范围内的纹理描述方式,它从一种纹理局部近邻定义中衍生出来。然而,LBP算子本身还不够完善,在人脸识别的应用中还存在许多问题亟待解决。文章在此基础上,对其特征的组合方式等方面作了一些改进,并将改进后的LBP算子用于人脸识别。通过改进前后在YALE人脸库的实验比较,该方法在识别率上取得了较好的结果。     

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与码本的视频分层背景建模和目标检测

针对单纯基于块或像素对图像进行背景建模在目标检测中存在高误检率,提出了一种新的分层背景建模和目标检测方法.首先利用基于局部二值模式的纹理信息进行第一层分块背景建模,然后缩小建模粒度,在第一层上选取代表点进行第二层码本背景建模;目标检测时,不同粒度从上到下与所得背景模型分层匹配.对比实验表明了分层背景建模算法的实用性和鲁棒性,不但有效避免了像素背景建模中目标颜色和背景相似导致的误检,也弥补了分块背景建模在边缘处背景信息过多的问题.     

用于纹理特征提取的改进的LBP算法

针对现有的纹理特征提取方法计算复杂度高的问题,利用局部二值模式(LBP)算法思想简单、计算复杂度小的优势,在已有的完整LBP(CLBP)算法基础上,提出了一种改进的CLBP算法(ICLBP)。ICLBP算法保留了CLBP算法中CLBP_S,而对CLBP_M算子、CLBP_C算子进行了改进,提出一个新的纹理描述算子ICLBP_T。ICLBP算法更全面地描述了局部窗口的纹理特征,同时有效解决了CLBP算法中CLBP_M算子对灰度分布不均敏感的问题。通过对Outex、CURet数据库的数据分类实验,结果表明,相比于已有的LBP算法,ICLBP算法的分类精度有了明显的改进,同时ICLBP算法中ICLBP_SCT特征具有较低的特征维数,具有较好的实用价值。     

空时一致的视频显著性检测

针对现有视频检测算法在空间和时间显著度上一致性不足,提出了空时一致性模型。首先构造梯度流场,整合空间上的颜色对比度与时间上的目标运动信息。而后基于空时梯度流场构造全局对比度,综合局部对比度和全局对比度,得到初始检测结果。最后通过马尔可夫随机场,对其进行空时一致性优化,得到最终显著图。在3个公开数据集上的大量实验表明,所提算法检测性能较好,并且具有较强的鲁棒性。     

基于MBLBPV算法的布匹瑕疵检测方法

针对布匹瑕疵检测,在传统局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)与局部二值模式方差(LBP Variance,LBPV)的基础上,提出一种基于多尺度分块局部二值模式方差(Multi-Scale Block Local Binary Patterns Variance, MBLBPV)的检测算法。首先,采用适当尺度大小的子区域灰度均值代替单像素灰度值,提取LB P特征,以降低噪声影响;然后,融合图像区域对比度信息,并将其作为编码值的权重,提取图像MBLBPV特征,并基于该特征实现瑕疵的检测。实验结果表明,相对于传统方法,MBLBPV抗噪力强、检测正确率更高。     

一种基于局部二值模式的阴影消除方法

运动目标检测和阴影消除是自动化视频分析系统的基础。本文根据视频背景与运动目标纹理的差异性以及背景与阴影纹理的相似性,提出一种利用局部二值模式作为图像纹理特征描述子,检测运动目标并消除阴影的方法。实验表明本文方法能在较好地抑制阴影同时,检测出完整运动目标。     

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。     

并行二值模式直方图序列人脸识别方法

局部Gabor二值模式直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸识别方法具有较高的识别率,但该方法的特征计算较复杂、耗时长,并且特征维数高、匹配速度慢.给出一个并行的HSLGBP方法(简称P-HSLGBP),在多核PC机群上使用MPI实现了该方法,并使用该方法对ORL人脸库中的40人共400幅图像做了实验.理论分析和实验说明了P HSLGBP方法具有较高的加速比和并行计算效率.在保证高识别率前提下,在由10个双核PC机组成的机群环境下的加速比达到17.同时,P-HSLGBP方法具有良好的可扩展性,适于大规模人脸库的快速识别.     

基于局部Gabor变化直方图序列的人脸描述与识别

提出了一种在Gabor变换幅值域内提取局部变化模式空间直方图序列(histogram sequence of local Gabor binary patterns,简称HSLGBP)的人脸描述及其识别方法.鉴于Gabor特征对光照、表情等变化比较鲁棒,并已在人脸识别领域得到成功应用,首先对归一化的人脸图像进行多方向、多分辨率Gabor小波滤波,并提取其对应不同方向、不同尺度的多个Gabor幅值域图谱(Gabor magnitude map,简称GMM),然后在每个GMM上采用局部二值模式(local binary pattern,简称LBP)算子抽取局部邻域关系模式,最后由这些模式的区域直方图形成的序列来描述人脸.Gabor变换、LBP、空间区域直方图的采用使得该方法对光照变化、表情变化、误配准等具有良好的鲁棒性.而且,这种人脸建模方法不需要基于训练集合进行统计学习,因而不存在推广性问题.同时,进一步探讨了如何在分类器设计阶段与统计方法进行结合的问题,提出了统计Fisher加权的HSLGBP匹配方法.在通过FERET人脸库光照、表情和时间变化测试集上与已发表的实验结果进行对比,充分验证了该方法的有效性.     

基于LHBP多尺度向性滤波的文字检测算法

复杂光照条件和文字—背景的交融是自然场景图像中文字检测的主要难点。为解决该问题,提出了基于LHBP(local Haar binary pattern)多尺度向性滤波的文字检测算法。该算法首先采用对光强变化不敏感并具文字特征显式描述特点的LHBP模式的纹理描述算子;并在LHBP模式上采用多尺度向性滤波器MDF(multi-scale directional filtering)来确定候选文字区域;最后使用基于LHBP直方图的支持向量机法精确定位文字区域。实验结果表明,与其他主流算法相比,该算法能够去除复杂光照条件和文字—背景交融的影响,具有更好的性能。     

Local binary patterns for a hybrid fingerprint matcher

In this work, we present a novel hybrid fingerprint matcher system based on local binary patterns. The two fingerprints to be matched are first aligned using their minutiae, then the images are decomposed in several overlapping sub-windows, each sub-window is convolved with a bank of Gabor filters and, finally, the invariant local binary patterns histograms are extracted from the convolved images.Extensive experiments conducted over the four FVC2002 fingerprint databases show the effectiveness of the proposed hybrid approach with respect to the well-known Tico's minutiae matcher and other image-based approaches. Moreover, a BioHashing approach have been designed using the proposed fixed-length feature vector and very interesting performance has been obtained by combining it with the Tico's minutiae matcher.