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。     

基于局部二值模式与滤波器融合的人耳识别

人耳的丰富纹理信息为身份鉴别提供了重要解决途径。融合信号滤波变换与局部二值模式算子,构建了两种新型纹理描述算子,即局部Gabor二值模式算子与局部小波二值模式算子;提出了一套基于局部纹理特征描述算子的人耳识别方案。针对USTB人耳图像库三的测试实验表明,在选用Chi方相似性测度和局部Gabor二值模式算子时,1-NN分类器可获得98.14%的交叉验证识别率,且运行时间较少。     

An enhanced LBP-based technique with various size of sliding window approach for handwritten Arabic digit recognition

Many variations of local binary pattern (LBP) were proposed to enhance its performance, including uniform local binary pattern (ULBP), center-symmetric local binary patterns (CS-LBP), center symmetric local ternary patterns (CS-LTP), center symmetric local multilevel pattern (CS-LMP), etc. In this paper, the accuracies of LBP technique and its variations are enhanced using four different sizes of a sliding window approach. This approach is used for investigating whether the features extracted by LBP are significant enough or its versions are needed as well. Five LBP-based techniques have been used including LBP, CS-LBP, CS-LTP, CS-LMP, and U2LBP. They have been applied to an Arabic digit image dataset called MAHDBase. Support vector machine (SVM) and random forests are utilized as classifiers. The experimental results show that the obtained accuracies have been improved by 19.56%, 21.43%, 5.63%, 6.51% and 5.62% for CS-LBP, CS-LMP, U2LBP, CS-LTP, and LBP, respectively, when the sliding window approach has been applied and SVM with linear kernel has been used as a classifier. Moreover, the results show that there is no need to use LBP variations to enhance the accuracy if the sliding window is applied because the highest accuracy has been acquired using LBP. At the end, the accuracy of proposed systems has been compared against other state-of-the-art LBP-based techniques showing the significance of the proposed systems.

     

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.     

拉普拉斯滤波结合CS-LBP的单样本人脸识别

针对传统的人脸识别算法在单训练样本的情况下识别率不佳的情况,提出一种结合拉普拉斯滤波与中心对称局部二值模式的人脸识别算法（LFCLBP）。对原始人脸图像进行拉普拉斯滤波处理;然后对图像提取梯度幅值和梯度相位信息,对梯度幅值用CS-LBP算子编码,再将梯度相位量化到16个区间进行编码,将二者融合成人脸图像的LFCLBP特征;分块统计直方图特征,将所有分块的直方图串联起来作为人脸图像的特征向量,并用最近邻分类器识别。在YALE人脸库和AR人脸库上进行测试,测试结果表明该算法有效,在光照变化、表情变化和部分遮挡等环境下对单样本人脸图像具有较好的识别效果。     

局部图像描述符最新研究进展

目的 局部图像描述符广泛应用于许多图像理解和计算机视觉应用领域,如图像分类、目标识别、图像检索、机器人导航、纹理分类等。SIFT算法的提出标志着现代局部图像描述符研究的开始。主要对最近发展的现代局部图像描述符进行了综述。方法 首先,介绍了4大类局部图像描述符:局部特征空间分布描述符、局部特征空间关联描述符、基于机器学习的局部描述符、扩展局部描述符(局部颜色描述符、局部RGB-D描述符、局部空时描述符)。对局部图像描述符进行了分析和分类,并总结了局部图像描述符的不变性、计算复杂度、应用领域、评价方法和评价数据集。最后,展望了局部图像描述符的未来研究方向。结果 近年来局部图像描述符研究取得了很大进展,提出了很多优秀的描述符,在辨别性、鲁棒性和实时性方面有了很大提高,应用领域不断拓展。结论 局部图像描述符应用广泛,是计算机视觉领域的重要基础研究。而目前,局部图像描述符还存在许多问题,还需进一步的深入研究。     

融合单演特征和CS-LBP的单样本人脸识别

针对单样本情况下传统人脸识别方法识别效果不佳的问题,提出一种融合单演幅值、相位和方向的单演中心对称幅值相位方向模式（MCSLBP）的人脸识别方法。首先采用中心对称局部二值模式（CS-LBP）对同一尺度下的单演幅值进行编码,并将单演相位量化到4个区间进行编码,同时对单演水平方向和垂直方向进行二值编码,然后将三者融合成MCSLBP特征;最后对不同单演尺度空间中的MCSLBP模式图进行分块,提取每一小块的直方图特征并串联后用最近邻分类器进行分类识别。在CAS-PEAL和AR人脸库上的实验结果表明,MCSLBP方法对具有光照、表情和遮挡变化的单样本人脸识别具有较好的识别效果。