检索结果-内蒙古大学图书馆

计算机应用 2015年第A1期35卷 283-285,304页

作者：王珏李洪研通号通信信息集团有限公司北京研究院北京100070

针对智能交通系统中中文车牌图像中字符识别准确率不高速率低的问题，根据中文车牌字符图像纹理特点改进经典的局部二值模式（ LBP），并在此基础上提出一种中文车牌字符识别高效算法。该方法采用改进的局部纹理算子LBP描述车牌字符，... 详细信息

针对智能交通系统中中文车牌图像中字符识别准确率不高速率低的问题，根据中文车牌字符图像纹理特点改进经典的局部二值模式（ LBP），并在此基础上提出一种中文车牌字符识别高效算法。该方法采用改进的局部纹理算子LBP描述车牌字符，对于中文、字母、数字这三种类型字符分别使用不同维数扩展的LBP特征描述，并通过多层感知器（ MLP）分类算法识别字符，因此同时结合了LBP和MLP算法的优势。实验结果表明，与工业上常用车牌字符识别算法相比，所提方法字符识别更准确，准确率约96.5%，同时识别时间比其他常用算法缩短了24%~62%，可满足智能交通系统实时性与准确性的求。

关键词：智能交通系统局部二值模式多层感知器车牌字符识别训练分类

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一种局部二值模式图像特征点匹配算法

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计算机应用研究 2019年第1期36卷 268-272页

作者：王强李柏林罗建桥陈小艳西南交通大学机械工程学院成都610031 成都工业学院机械工程学院成都611730 成都航空职业技术学院航空制造工程系成都610100

针对图像匹配问题进行了研究,提出了一种改进BRIEF算法的特征点匹配算法。该算法利用随机点与特征点之间的差分大小和差分幅值关系来生成特征点描述算子。针对BRIEF对噪声敏感问题,因为小的像素幅值差分更易受到噪声影响,为了抑制噪声,... 详细信息

针对图像匹配问题进行了研究,提出了一种改进BRIEF算法的特征点匹配算法。该算法利用随机点与特征点之间的差分大小和差分幅值关系来生成特征点描述算子。针对BRIEF对噪声敏感问题,因为小的像素幅值差分更易受到噪声影响,为了抑制噪声,通过设置小像素差分阈值,差分在阈值内的设置为不确定位,然后通过其邻域均值来决定不确定位的值。特征点匹配使用描述算子之间的汉明距离进行比较来完成。实验将BRIEF和ORB算法进行了比较,证明该算子具有更高的判别性,计算简单且具有很好的噪声抑制性能,运行速度快,匹配准确率更高。

关键词： BRIEF ORB 特征点匹配算子局部二值模式

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采用局部二值模式与深度信念网络的人脸识别

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电讯技术 2016年第10期56卷 1119-1123页

作者：吴进严辉王洁西安邮电大学电子工程学院西安710121

针对人脸维度过高和人脸局部特征提取易忽略的问题,提出了一种将多尺度局部二值模式(LBP)算法与深度信念网络(DBN)算法相结合的人脸识别方法。首先采用多尺度LBP算法提取人脸纹理特征,进而将LBP提取的纹理特征作为深度信念网络的输入,... 详细信息

针对人脸维度过高和人脸局部特征提取易忽略的问题,提出了一种将多尺度局部二值模式(LBP)算法与深度信念网络(DBN)算法相结合的人脸识别方法。首先采用多尺度LBP算法提取人脸纹理特征,进而将LBP提取的纹理特征作为深度信念网络的输入,最后通过逐层网络训练,得到网络的最优参数,并在ORL人脸库中进行测试,识别率可达95.2%,比使用Gabor小波和主成分分析(PCA)算法的人脸识别高2.6%,说明该算法具有很好的人脸识别能力。

关键词：人脸识别特征提取局部二值模式深度信念网络受限波尔兹曼机

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基于多元局部二值模式的遥感图像纹理提取与分类

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遥感技术与应用 2011年第3期26卷 322-327,276页

作者：宋翠玉李培军杨锋杰山东科技大学山东省沉积成矿作用与沉积矿产重点实验室山东青岛266510 北京大学遥感与地理信息系统研究所北京100871

纹理信息已经广泛应用于遥感图像分类以提高地物识别的精度。为了描述多光谱遥感图像多个波段之间的空间信息变化规律,将新型纹理提取算法局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)扩展到多维空间以计算多元纹理。单波段纹理信息、多元... 详细信息

纹理信息已经广泛应用于遥感图像分类以提高地物识别的精度。为了描述多光谱遥感图像多个波段之间的空间信息变化规律,将新型纹理提取算法局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)扩展到多维空间以计算多元纹理。单波段纹理信息、多元纹理信息分别与光谱信息结合后用于遥感图像分类,并根据分类精度评价其有效性。实验表明,加入单波段或多元纹理信息的分类精度均比光谱分类有明显提高;基于多元LBP纹理的分类不仅避免了传统单波段纹理参与分类前进行波段选择的繁琐,其精度还能与基于单波段纹理分类精度最高者相当或者更高。

关键词：局部二值模式多元纹理纹理提取支持向量机(SVM) 精度评价

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基于积谱矩阵局部二值模式的欺骗干扰识别

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电讯技术 2015年第4期55卷 441-446页

作者：李艳莉田晓电子科技大学成都学院成都611731 中国西南电子技术研究所成都610036

针对跟踪雷达的三种常见欺骗干扰,提出了一种基于积谱矩阵(SPM)局部二值模式(LBP)的识别算法。首先,计算雷达接收信号不同脉冲重复周期(PRI)的积谱,并将其按照频域和慢时域排列成一个二维积谱矩阵。然后,将图像处理的纹理特征引入到欺... 详细信息

针对跟踪雷达的三种常见欺骗干扰,提出了一种基于积谱矩阵(SPM)局部二值模式(LBP)的识别算法。首先,计算雷达接收信号不同脉冲重复周期(PRI)的积谱,并将其按照频域和慢时域排列成一个二维积谱矩阵。然后,将图像处理的纹理特征引入到欺骗干扰识别的算法中,采用局部二值模式提取二维积谱矩阵的灰度图像特征。最后,通过仿真实验验证了算法的正确性,当雷达接收信号的信噪比(SNR)大于5dB时,该欺骗干扰识别算法的平均识别概率优于90%。

关键词：跟踪雷达欺骗干扰干扰识别积谱矩阵局部二值模式纹理特征

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基于局部二值模式的人脸图像特征提取研究

基于局部二值模式的人脸图像特征提取研究

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作者：李靖华中科技大学

学位级别：博士

局部二值模式LBP描述子是一种非常有效的图像特征提取方法,近年来被广泛应用到模式识别中。虽然已经有大量工作对基于LBP的人脸识别进行了研究,但是这些方法仍然存在一些不足和改进之处。本文针对灰度图像和彩色人脸图像LBP描述子展开... 详细信息

局部二值模式LBP描述子是一种非常有效的图像特征提取方法,近年来被广泛应用到模式识别中。虽然已经有大量工作对基于LBP的人脸识别进行了研究,但是这些方法仍然存在一些不足和改进之处。本文针对灰度图像和彩色人脸图像LBP描述子展开深入研究,提出了五种改进的人脸图像特征提取方法。本文的主要工作有以下四方面:针对现有基于边缘方向的LBP特征提取方法中没能够充分利用边缘方向信息,提出了一种基于Kirsch边缘检测模板的灰度人脸图像局部边缘方向-纹理描述子LEDTD。在LEDTD中,首先计算每个方向的边缘卷积响应,提取每个像素点的最小和最大边缘响应方向特征;然后,在多方向框架下利用局部二值编码方法提取基于边缘方向的局部纹理特征;最后,边缘方向特征和边缘方向纹理特征的联合统计形成LEDTD。与其它相关方法相比,LEDTD不仅包含了图像的边缘方向信息而且还包含了基于边缘方向的纹理信息,从而增强了图像表达能力。针对现有基于一阶里斯变换的LBP特征提取方法中只能提取图像中的一维本征维数结构信息,而且没有考虑不同变换之间的互相补充关系,提出一种基于多阶里斯变换的灰度人脸图像里斯二值模式RBP描述子。在RBP中,使用多尺度多阶里斯变换提取更复杂的本征维数结构信息;对每个里斯变换结果用局部二值编码方法生成里斯局部二值码;充分利用多阶里斯变换结果之间的相互补充关系,对同一像素的不同变换结果进行编码生成里斯全局二值码;里斯局部二值码和里斯全局二值码融合形成RBP描述子。现有LBP及其改进方法都是对局部区域中心像素点与其邻域像素点之间的一阶或二阶等整数阶导数信息做的编码。作为对常用的整数阶导数的扩展,分数阶导数能比整数阶导数更能提取出有效的图像分类特征。对此首先提出了完全局部分数阶导数特征向量,然后在此基础上提出两种基于完全局部分数阶导数特征向量的灰度人脸图像描述方法。第一种方法是完全局部分数阶导数特征向量量化模式f VQP描述子。f VQP描述子主要是对图像提取的完全局部分数阶特征向量使用向量聚类量化的方法生成像素模式编码值。向量量化编码方法比LBP中采用的标量量化编码方法具有更强的噪声鲁棒性,同时空间复杂度是可设置的。第二种方法是基于多级Fisher向量的局部多结构完全分数阶导数特征向量高阶统计图像表示方法m FVFD。m FVFD对f VQP做了进一步的改进,提取了图像像素局部多结构特征、并且是对完全分数阶导数特征向量的多阶Fisher向量高阶统计。针对LBP描述子只能提取单通道图像的纹理特征,提出一种彩色人脸图像完全彩色局部二值模式CCLBP描述子。CCLBP包括软颜色标签和颜色局部相似码两种彩色图像信息。其中,图像软颜色标签是对彩色图像像素颜色信息的量化;而颜色局部相似码使用新定义的中心点与邻域像素点颜色特征向量相似性的二值化编码方法提取彩色图像的彩色纹理特征。

关键词：人脸识别局部描述子局部二值模式 Kirsch模板里斯变换分数阶导数彩色图像特征提取

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基于等距环局部二值模式的特征描述子

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计算机工程 2017年第1期43卷 274-279,286页

作者：喻强聂洪玉张晶晶西南交通大学信息科学与技术学院成都611756

现有的描述子一般与主方向相关,当图像经过变换时,得到的描述子主方向会有误差,从而导致图像匹配效果不理想。针对上述问题,基于等距环局部二值模式,提出一种二进制描述子构造方法。在构造描述子与描述子匹配过程中分别使用了等距环局... 详细信息

现有的描述子一般与主方向相关,当图像经过变换时,得到的描述子主方向会有误差,从而导致图像匹配效果不理想。针对上述问题,基于等距环局部二值模式,提出一种二进制描述子构造方法。在构造描述子与描述子匹配过程中分别使用了等距环局部二值采样模式与分组匹配策略,使得构造的描述子具有旋转不变性,解决主方向问题和加速匹配过程。实验结果表明,与BRIEF,BRISK等二进制描述子相比,该方法具有更快的速度及更高的准确率。

关键词：图像变换局部二值模式二进制描述子采样模式分组匹配旋转不变性

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基於局部二值模式與梯度算子的偽造影像偵測

基於局部二值模式與梯度算子的偽造影像偵測

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作者：王鼎智中興大學

学位级别：碩士

在这个网路发达的时代里，影像伪造已成为传递资讯时，最容易误导或造成他人恐慌的手段，因此突显了伪造影像侦测的重要性。伪造方法有两种最常见的手段，分别为拼接伪造与复制贴上，後面会在详细介绍。通常在拼接伪造中，复制伪造... 详细信息

在这个网路发达的时代里，影像伪造已成为传递资讯时，最容易误导或造成他人恐慌的手段，因此突显了伪造影像侦测的重要性。伪造方法有两种最常见的手段，分别为拼接伪造与复制贴上，後面会在详细介绍。通常在拼接伪造中，复制伪造的区域和黏贴的目标图像来自不同的成像过程，并且可能具有不同的色移。本文提出的方法先把输入影像转成色度分量(YCbCr)後，为了增强侦测伪造准确率，本文的采用两种影像前处理的方法，第一种对影像使用Local Binary Pattern，第二种则是将影像锐化後，再利用Gradient Operator来找出边缘图，主要目的是先增强影像的细节後，接着强化影像边缘，将前面得到的两张前处理过影像分别切割成重叠区块并使用二维离散余弦定理将其转换到频谱图(BDCT)。接着计算所有区块的各个频率的标准偏差，并将它们用作特徵。因有两组特徵，所以本文把两个特徵串联後进行特徵筛选来降低维度後使用支持向量机（SVM）来训练测试。最後从许多公开资料库的实验结果可以看出本文的强化影像边缘的方法能有效的增加辨识准确率并优於许多现有方法。

关键词：局部二值模式影像偽造索伯算子拉普拉斯算子離散餘弦區塊支持向量機

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加权局部二值模式和块线性判别投影的人脸识别方法

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福建师范大学学报（自然科学版） 2014年第3期30卷 28-33页

作者：曾智勇池燕玲郑启财福建师范大学软件学院福建福州350117

提出一种加权的局部二值模式和块线性判别投影的人脸识别方法,它首先编码人脸局部区域中心像素与邻域像素的灰度差的符号分量,体现了人脸局部结构的重要性.其次利用了局部二值模式的幅值分量作为像素局部二值模式的权重,最后利用块线性... 详细信息

提出一种加权的局部二值模式和块线性判别投影的人脸识别方法,它首先编码人脸局部区域中心像素与邻域像素的灰度差的符号分量,体现了人脸局部结构的重要性.其次利用了局部二值模式的幅值分量作为像素局部二值模式的权重,最后利用块线性判别投影降低提出的描述符的特征维数,同时增强它的判别能力.在FERET人脸库的大量实验结果表明该算法可以获得有效的性能提升.

关键词：局部二值模式符号分量幅值分量加权块线性判别投影

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共生局部二值模式及其应用

共生局部二值模式及其应用

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作者：齐宪标北京邮电大学

学位级别：博士

局部特征提取一直是计算机视觉中的一个热点研究问题。在过去的二十年,局部特征的研究大大地推动了很多计算机视觉应用的发展。其中,局部二值模式(LBP)特征是局部特征中一种简单但非常有效的描述子。自LBP提出以来,它已经被广泛地应用... 详细信息

局部特征提取一直是计算机视觉中的一个热点研究问题。在过去的二十年,局部特征的研究大大地推动了很多计算机视觉应用的发展。其中,局部二值模式(LBP)特征是局部特征中一种简单但非常有效的描述子。自LBP提出以来,它已经被广泛地应用于很多视觉领域,包括纹理分类、人脸识别等。但是,受限于其小的描述区域和不丰富的模式,LBP的鉴别能力受到了很大制约。为了增强LBP的鉴别能力,同时保持它对旋转和光照变化的鲁棒性,本文从共生(co-occurrence)的角度开展了下述的4个方面创新工作：首先,本文提出使用局部邻接LBP特征的共生来增强描述子的鉴别能力。具体地说,本文提出了一种成对的旋转不变的共生局部二值模式(PRI-CoLBP)描述子并设计了一种简单、新颖的编码方法来获得共生特征的全局旋转不变性。我们在六个典型应用上—包括纹理分类、材料分类、花卉识别、树叶识别、食品识别和场景识别—充分地验证了本文提出的PRI-CoLBP特征的有效性。其次,本文提出了一种联合编码的多尺度共生LBP特征(MSJ-LBP)来捕捉不同尺度间的纹理相关性。根据信息论的相关性定量分析方法,本文发现不同尺度间的LBP特征具有很强的相关性。之前的LBP及其变种都是单独地编码每一个尺度,然后把各个尺度上的特征拼接起来形成最终的图像描述子,这样的做法忽略了不同尺度间的相关性,丢失了很多鉴别性的信息。本文提出的MSJ-LBP能够有效地捕捉这种相关性。本文在多个纹理和材料数据上评估了提出的MSJ-LBP, MSJ-LBP在所有的数据集上面都获得了很好的性能。第三,本文还通过联合编码多个通道的LBP特征来挖掘了不同颜色通道间的纹理相关性,我们将其称之为跨通道的LBP(CCLBP)。在很多应用中,颜色信息是非常有效的,以往的方法在处理颜色图像的时候通常是独立地编码每一个颜色通道,这样的做法忽略了不同颜色通道间的纹理相关性。本文提出的CCLBP能够有效地的捕捉跨通道的纹理相关性,CCLBP在多个纹理和材料分类任务中获得了很好的性能。最后,本文还提出了一种新颖、有效的基于共生局部序模式特征(CoLIO)的人脸识别方法。为了增强局部序模式(LIO)特征的鉴别力,本文提出使用空域的共生来增强LIO的鉴别力。相较于LIO特征,本文提出的CoLIO特征显著地提升LIO的识别性能,同时也获得了和目前最好的一些方法相当的性能。

关键词：共生局部二值模式局部二值模式局部序模式纹理分类材料分类花卉分类树叶分类食品分类场景分类

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