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。     

自适应加权完全局部二值模式的表情识别

为了有效地提取局部特征和全局特征以提高表情识别的性能,提出自适应加权的完全局部二值模式（Adaptively Weighted Compound Local Binary Pattern,AWCLBP）的人脸表情识别算法。首先对人脸表情图像进行预处理分离出表情子区域,与此同时生成表情子区域的贡献度图谱（Contribution Map,CM）;然后对表情子区域和整幅表情图像做完全局部二值模式变换提取三种特征（差值符号特征CLBP_S、差值幅值特征CLBP_M、中心像素特征CLBP_C）并连接三种特征生成级联直方图,并根据CM对表情子区域的级联直方图进行加权和整张图像的直方图进行融合;最后用卡方距离和最近邻方法进行分类识别。本算法在JAFFE库上做了实验并和LBP、Gabor小波、活动外观模型进行了比较,验证了本算法的有效性。     

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SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测

针对基于颜色直方图的显著图无法突出边缘轮廓和纹理细节的问题,结合图像的颜色特征、空间位置特征、纹理特征以及直方图,提出了一种基于SLIC融合纹理和直方图的图像显著性检测方法。该方法首先通过SLIC算法对图像进行超像素分割,提取基于颜色和空间位置的显著图;然后分别提取基于颜色直方图的显著图和基于纹理特征的显著图;最后将前两个阶段得到的显著图进行融合得到最终的显著图。此外,通过简单的阈值分割方法得到图像中的显著性目标。实验结果表明,与经典显著性检测算法相比,提出的算法性能明显优于其他算法性能。     

基于改进型LBP算法的植物叶片图像识别研究

为了解决LBP算法抽取的纹理特征仅考虑了邻域像素的特征,忽略关键的局部和全局特征的问题,提出一种基于改进型LBP算法的WCM-LBP植物叶片图像特征提取方法。该算法融合了加权局部均值算法WRM-LBP和加权全局均值算法WOM-LBP,通过提取叶片基于区域的关键几何特征和纹理特征对LBP特征描述符进行加权改造,并采用加权局部均值和加权全局均值代替传统的中心像素点,最后将叶片图像的R、G和B通道颜色分量和灰度值作为特征输入矩阵进行图像分析。该算法结合特征加权的模糊半监督聚类算法（SFFD）应用于经典的Flavia、Swedish、Foliage以及自测图片集等4种植物叶片图像数据集中进行实验。实验结果表明,该算法具有很强的鲁棒性,能够有效区分机器视觉下植物叶片图像的关键性识别特征,有效解决叶片图像的分类识别中关键特征的描述问题。     

融合多特征与先验信息的显著性目标检测

目的 图像的显著性目标检测是计算机视觉领域的重要研究课题。针对现有显著性目标检测结果存在的纹理细节刻画不明显和边缘轮廓显示不完整的问题,提出一种融合多特征与先验信息的显著性目标检测方法,该方法能够高效而全面地获取图像中的显著性区域。方法 首先,提取图像感兴趣的点集,计算全局对比度图,利用贝叶斯方法融合凸包和全局对比度图获得对比度特征图。通过多尺度下的颜色直方图得到颜色空间图,根据信息熵定理计算最小信息熵,并将该尺度下的颜色空间图作为颜色特征图。通过反锐化掩模方法提高图像清晰度,利用局部二值算子（LBP）获得纹理特征图。然后,通过图形正则化（GR）和流行排序（MR）算法得到中心先验图和边缘先验图。最后,利用元胞自动机融合对比度特征图、颜色特征图、纹理特征图、中心先验图和边缘先验图获得初级显著图,再通过快速引导滤波器优化处理得到最终显著图。结果 在2个公开的数据集MSRA10K和ECSSD上验证本文算法并与12种具有开源代码的流行算法进行比较,实验结果表明,本文算法在准确率-召回率（PR）曲线、受试者工作特征（ROC）曲线、综合评价指标（F-measure）、平均绝对误差（MAE）和结构化度量指标（S-measure）等方面有显著提升,整体性能优于对比算法。结论 本文算法充分利用了图像的对比度特征、颜色特征、纹理特征,采用中心先验和边缘先验算法,在全面提取显著性区域的同时,能够较好地保留图像的纹理信息和细节信息,使得边缘轮廓更加完整,满足人眼的层次要求和细节要求,并具有一定的适用性。     

融合DCT和LBP特征的表情识别

为了获得更好的面部表情特征,提出了一种融合离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）特征和局部二值模式（Local Binary Pattern,LBP）特征的表情特征提取方法。该方法将人脸图像经过DCT后所获得的低频系数作为表情的整体特征;通过对人脸图像进行分块,计算每个子块的LBP直方图,将这些LBP直方图连接起来形成LBP特征,对该LBP特征使用拉普拉斯特征映射（Laplacian Eigenmaps,LE）降维后得到表情的局部特征。将得到的整体特征和局部特征进行加权融合,使用最近邻分类器进行分类。在JAFFE和Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明,该方法比单独使用LBP或者DCT特征,具有更好的效果。     

多特征融合的金属断口图像分类

为了进一步加强金属断口图像特征的鉴别能力,提高断口图像的识别率,提出基于全局与局部纹理特征的多特征融合算法.首先利用Trace变换提取图像全局纹理特征,局部二值模式提取图像局部纹理特征.然后采用动态加权鉴别能量分析对2种特征进行优选和自适应加权融合.最后采用支持向量机进行分类识别.在金属断口图像库上实验表明,文中方法识别率较高,在其它的纹理数据库上具有较好的泛化能力.     

基于LBP和HOG特征分层融合的步态识别

针对步态能量图（GEI）在提取人体信息时只描绘出了轮廓信息,而丢失了内部特征的局限性,提出一种基于人体目标图像的局部二值模式（LBP）与方向梯度直方图（HOG）分层融合的GEI识别算法。该算法步骤包括：首先用光流法提取步态周期,获得一个周期的步态能量图（GEI）;然后分三层提取GEI的LBP特征,得到三层的LBP图像;依次提取每层LBP图像的HOG特征,最后将每层提取的LBP和HOG特征融合,得到每层的新特征;最后将三个新特征依次融合成可以用于识别的最终特征。通过几种方法对CASIA和USF步态数据库的实验对比,提出的算法取得了更高的识别率。     

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。     

自适应加权LBP的单样本人脸识别方法

在面对单训练样本的人脸识别问题时,传统人脸识别方法识别率会下降很多,有的方法甚至不能使用。针对单样本人脸识别问题,提出了一种自适应加权LBP方法。方法既提取了纹理信息又包含了分块拓扑信息,更重要的是可以把这些特征用合适的权重融合起来。划分图像并用LBP提取纹理信息;利用方差来完成对特征的自适应加权融合;用最近邻分类器识别结果。在ORL人脸数据库上的实验结果表明,该方法可以有效地提高识别率。     

多级小波分解与LBP融合的纹理提取算法

为提高不同光照、不同角度条件下的纹理识别精度,提出了一种利用多级小波分解和多尺度旋转不变LBP融合的纹理提取算法。算法在传统的LBP特征提取基础上,采用多尺度的旋转不变LBP算子分别对多级小波逼近图像提取直方图序列特征向量,与各级小波能量进行加权融合,获取更多的纹理信息,对光照和角度的变化有更高的鲁棒性。仿真结果表明,相对传统的LBP特征提取算法,改进的算法具有更高的纹理识别率。     

基于多特征融合的交通标志识别算法

综合考虑识别率、时间复杂度以及鲁棒性,提出一种边缘、纹理、颜色多特征融合和支持向量机（SVM）的交通标志识别算法。通过提取能够描述交通标志图像边缘信息的方向梯度直方图（HOG）特征并进行统计平均,与能够表示标志图像内部纹理信息的局部二值模式（LBP）特征融合得到降维后的HOG-maxLBP特征,再级联交通标志的颜色特征作为最终的特征向量,最后利用SVM进行交通标志训练和分类。实验结果表明,该算法不仅提高了交通标志的识别率,而且降低了时间复杂度,增强了系统鲁棒性。     

基于多种LBP特征集成学习的人脸识别*

单一的特征与分类器只能对限定条件下的人脸进行较好的识别,当在非限定条件下(如光照、背景等发生变化时)将出现人脸识别率较低问题,针对该问题,提出了一种基于多种局部二进制特征集成学习的人脸识别算法。首先,使用监督梯度下降法 (SDM)对人脸特征点定位,应用中心对称局部二进制(CSLBP)算子提取每个特征点邻域特征,将所有人脸特征点邻域特征合成为精细的纹理特征;同时运用分区LBP直方图算法提取人脸区域的微观空间结构特征;然后,使用K最近邻算法(KNN)和支持向量机(SVM)分别训练这两种特征,得到类别排序列表和投票决策矩阵;最后,利用加权求和的规则融合决策矩阵,构成最优集成分类器,从而得到输出类别。通过在非限制性人脸库LFW上实验结果表明,所提算法采用集成的方法明显优于单一的特征和分类器。     

基于优化SSD的低空无人机检测方法

针对浅层特征缺乏语义信息和小目标特征不显著的问题,提出了一种基于多尺度特征融合和注意力的低空无人机（unmanned aerial vehicle,UAV）检测方法。首先提出一种多尺度特征融合模块,将不同尺度的特征图进行有效融合,使浅层特征图的细节纹理信息和深层特征图的语义信息得到充分的利用,改善浅层特征语义信息不足的问题。然后在网络特征图输出处引入一种不降维局部跨信道交互策略和核大小自适应选择的通道注意力机制,以极其轻量级的方式获取跨通道的交互信息。为使先验框和有效感受野匹配,优化默认框设置方法,更好地检测小目标。使用自制无人机数据集进行验证,结果表明改进后算法平均准确率为84.07%,比原始SSD（single shot multibox detector）算法提高了7.81个百分点,检测速度达到31.3?frame/s。     

面向非特定表情的加权和稀疏分类方法

针对在非特定人脸表情识别中,表情纹理特征的利用率不高问题,提出了一种改进的加权局部二值模式（LBP）和稀疏表示相结合的人脸表情识别方法。为了有效利用面部器官的局部纹理信息,采用改进的加权LBP算子提取人脸局部纹理特征,然后用获取的特征值组成训练样本,最后根据稀疏表示理论进行表情分类。在 JAFFE和CK人脸库上的实验结果表明,该方法对非特定人脸表情的识别效果有了明显提高。     

一种DCT和ELBP融合的人脸特征提取方法

仅使用单一算法提取人脸图像的特征不足以捕捉人脸多方面的信息,为了更好地获取人脸面部特征,针对离散余弦变换（Discrete Cosine Transform,DCT）只能提取人脸面部图像的频域特征,而未考虑近邻像素之间的关系、不能提取纹理特质信息等问题进行了研究,提出一种融合DCT特征和伸长的局部二值模式（Elongated Local Binary Pattern,ELBP）的特征提取方法。该方法首先考虑将人脸图像经DCT变换后的少量低频系数作为人脸的频域特征,然后对人脸图像中贡献相对较大的眼部和嘴部区域进行ELBP特征提取,将该ELBP特征作为人脸的空域特征,并采用PCA方法对所提取的空频域特征进行有效融合,得到更有效的人脸特征,最后用最近邻分类器进行识别。在ORL人脸库和Yale人脸库上的实验结果表明：所提方法比单独采用DCT、ELBP方法或采用DCT和LBP相结合的方法提取的特征更有利于识别,提高了识别的准确性。     

基于Gabor和二值叠加CS-LBP特征的人脸表情识别

在表情识别中Gabor结合局部二值模式（LBP）的特征提取方法以及直方图统计降维虽然是较为局部化的方法,但LBP鲁棒性较差,识别精度不高,而且使用直方图统计来区分表情,其计算复杂度和特征维数依旧较高。中心对称局部二值模式（CS-LBP）与LBP相比具有较好的鲁棒性,但其对表情纹理细节的描述仍不够详细。因此提出基于Gabor结合改进的CS-LBP即二值叠加中心对称局部二值模式（二值叠加CS-LBP）的特征提取方法。用Gabor提取特征,同时用两种计算方式提取两个特征值并叠加,作为最终识别的特征;并通过离散余弦变换（DCT）降维,有效降低表情的特征维数。在JAFFE表情库中实验验证了该方法能有效提高识别精度。