基于MD-LBP关联方向特征的铁路隧道漏缆卡扣检测算法

全路段跟车拍摄隧道漏缆卡扣图像再进行逐张排查,是实现卡扣故障检测的重要手段.针对目前LBP、CS-LBP等相关变体算法存在描述子质量不佳、特征维度过高的问题,提出MD-LBP关联方向特征提取算法实现故障卡扣的检测工作.该算法首先对输入图像进行高斯滤波预处理,根据图像的全局灰度均值得到图像的自适应阈值;其次计算图像的三层MD-LBP特征图结构,依次经过两次下采样分别得到Cell主方向特征和Block主方向特征;然后再在Block特征图上提取关联方向特征,并以此作为描述子;最后通过SVM区分故障卡扣,完成检测工作.实验还对比了LBP、H OG等9种特征描述子的检测情况,结果表明该算法不仅特征维度低,并且检测故障卡扣的召回率和精准度都达到了85％.     

基于LBP-SR的复杂场景人脸识别算法

文章提出一种基于LBP-SR的人脸识别方法.算法首先对原始图像进行高斯滤波和下采样以构造图像金字塔,然后提取金字塔图像的LBP特征,构建由多级LBP金字塔图像的特征直方图组成的多尺度人脸特征,最后将人脸特征投影到谱回归子空间上以完成降维.实验分析表明,LBP金字塔特征具有较强的人脸描述能力,在复杂场景下该算法具有比经典算法更好的识别率,并且有较快的识别速度,可用于实时视频监控.     

基于Gabor特征和局部二值模式融合的纹理图像识别

传统的Gabor滤波方法和局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算法提取的纹理特征鉴别能力不足,导致纹理识别精度不够理想.为了解决上述问题,提出一种将全局Gabor特征和局部LBP特征进行融合的纹理图像识别方法.该方法利用Gabor滤波方法提取纹理图像的全局特征,利用LBP算法提取纹理图像的局部特征,然后在最近子空间分类器的框架下实现全局和局部特征的融合以及纹理图像识别.在CURe T和KTH-TIPS基准纹理库上的实验结果表明,笔者提出的方法显著超越了传统Gabor滤波方法和LBP算法的纹理识别精度.     

基于Harris-改进LBP的特征匹配及目标定位算法

为满足机器人伺服抓取中定位精度和实时性的要求, 提出一种基于Harris及改进局部二值模式(LBP)的特征匹配和目标定位快速算法. 首先采用Harris检测算法提取图像特征点; 然后提出一种新的特征点描述子定义方法, 先利用胡矩确定特征方向, 再根据特征方向对局部图像做标准化处理, 提取标准化局部图像LBP特征作为特征点描述子; 最后通过计算两张图像中各特征点描述子间的汉明距离实现特征匹配, 再根据匹配结果估计单应性矩阵, 定位目标在场景图像中的位置. 实验结果表明, 该算法匹配速度快、 定位精度高.     

一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法

针对LBP算法在提取全局特征时不具有针对性的缺点,提出一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法。该算法引入Harris得到表情图像的角点,同时运用SIFT检测算法得到图像的局部最大最小值,通过Harris算法对SIFT特征点进行过滤,得到表情图像的准确感兴趣点;设计特征点最大区域选取法和特征点周围邻域选取法,将选取的区域作为LBP特征提取的输入图像;运用SVM多分类器得到每种表情的识别率。实验表明,该算法能更有效地提取表情特征,达到较好的识别效果。     

融合局部描述子的阈值图像分割算法

针对基于局部熵的过渡区阈值算法中没有同时考虑局部图像灰度变化的频率和幅度,提出一种融合局部描述子的过渡区阈值算法.提出算法首先采用图像的局部熵和局部方差等局部描述子提取图像的局部特征;其次融合局部图像特征构造特征矩阵,并选取合适的特征阈值提取图像的过渡区;最后根据图像过渡区的灰度均值分割图像.实验结果表明,根据一些图像分割的定量评价标准,提出算法提取过渡区的质量高,分割图像效果好.     

基于局部二元模式算子的人脸性别分类方法

提出了两种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)算子的人脸性别分类方法:级联LBP方法和boosting LBP方法.前一种方法遵循从局部到整体的级联策略,使用LBP算子对由小波分解得到的细节图像进行特征提取,以达到扩充特征提取范围和增强所提取特征的有效性的目的,随后采用自适应加权机制对人脸图像的各个分块赋以不同的权值.后一种方法采用可变尺寸的子窗口对人脸图像进行扫描,在扫描所得的每个子窗口中,使用LBP算子对该子窗口提取LBP直方图.计算样本图像的LBP直方图和模板的LBP直方图之间的度量,并由此构建弱分类器集.利用Adaboost算法选取最有效的若干个弱分类器集组合成为强分类器.进行了三个基于LBP算子的人脸性别分类实验,实验所使用的训练集和测试集皆选自FERET人脸数据库.实验结果证明:LBP算子能有效地从人脸图像中提取出针对人脸性别分类的特征,并可以达到人脸性别分类的目的.所提出的两种基于LBP算子的方法可以有效的解决传统LBP方法所存在的特征提取范围有限、加权机制客观性不足等问题.     

自适应阈值局部特征融合的人脸识别

针对局部二值模式(local binary pattern,LBP)提取图像纹理特征时阈值不能自适应以及缺少方向信息的问题,文章提出了一种自适应阈值局部特征融合的人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,提取每个子块自适应阈值均匀模式的局部二值模式(uniform local binary pattern,ULBP)特征和局部梯度编码(local gradient coding,LGC)特征;然后,将2种局部特征串联在一起融合为1种特征,得到每个子块的直方图特征,把每个子块图像的信息熵作为直方图加权系数,将所有子块图像的直方图乘以各自的加权系数,连接得到整幅人脸图像的直方图特征;最后用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行识别分类。在ORL、Yale、FERET(be、bj、bf子库)人脸数据库上进行试验,该人脸识别算法分别得到了99.0%、98.7%、87.5%、93.0%、88.5%的识别率,正确识别率较高,算法对其他纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。     

基于LBP预处理和子图像特征采样的人脸识别

针对随机子空间方法对人脸图像的局部变化鲁棒性较差、多次随机采样时间开销较大、采用固定采样率等问题,提出了一种结合LBP预处理和子图像特征采样的人脸识别方法.首先对人脸图像进行LBP预处理,得到LBP纹理图像;然后对LBP纹理图像进行子图像划分;最后结合随机子空间方法对子图像进行随机特征采样,训练基分类器,并进行集成.同时,结合多尺度分析进行分层随机采样(Stratified-RS),该方法将多次随机采样进行分层,每层使用不同的采样率,进而得到了具有不同维数的特征子集,减少了提取的特征总数,结合级联集成可以进一步增强基分类器之间的差异性.在ORL,Yale,Extended Yale B和CMU PIE这4个人脸数据库上进行了试验.结果表明,所提出方法在提高随机子空间方法运行效率的同时也能保持较好的识别精度.     

基于DCT和SVD的图像检索算法

提出一种在子块分割和区域划分的基础上, 利用离散余弦变换和奇异值分解对图像进行特征提取的检索算法. 首先对图像进行子块分割, 利用离散余弦变换提取重要系数作为子块颜色特征, 进而对图像进行区域划分, 将每个区域中的子块颜色特征分量组成矩阵进行奇异值分解, 得到该区域的检索特征向量, 从而完成图像检索. 实验结果表明, 该算法取得了较好的查全率和查准率, 具有较好的检索效果.