LBP算子特点 LBP(Local Binary Pattern),即局部二值模式,属于一种图像预处理算法,具有光照不变性和旋转不变性. 我目前做的项目是人脸表情识别,采用这种算法可以减少光照和人脸旋转对表情分类结果的影响,提升识别算法的鲁棒性(还没有完全的实践确认). LBP的发展过程 八邻域LBP 取一个像素点的周围8个邻域点,根据邻域点和中心像素点之间的相对大小关系,将高于中心像素点的邻域点取为1,低于中心像素点的邻域点取为0,并将其全部连接成一个8位二进制数,将此二进制数作为中心像素点的…

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像局部纹理特征的算子:它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.它是首先由T. Ojala, M.Pietik?inen, 和D. Harwood 在1994年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征. 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3…

与第一篇博文特征脸方法不同,LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的.LBP方法显著的优点是对光照不敏感,但是依然没有解决姿态和表情的问题.不过相比于特征脸方法,LBP的识别率已经有了很大的提升.在[1]的文章里,有些人脸库的识别率已经达到了98%+. 1.LBP特征提取 最初的LBP是定义在像素3x3邻域内的,以邻域中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,…

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…

转自http://blog.csdn.net/ty101/article/details/8905394 本文的PDF版本,以及涉及到的所有文献和代码可以到下列地址下载: 1.PDF版本以及文献:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349816 2.原作者的MATLAB代码:http://download.csdn.net/detail/ty101/5349894 LBP一种用来描述图像纹理特征的算子,该算子由芬兰奥卢大学的T.Ojala等人在1996年…

LBP(Local Binary Pattern,局部二值模式)是一种用来描述图像年提出,用于纹理特征提取.而且,提取的特征是图像的局部的纹理特征: 1.LBP特征的描述 原始的LBP算子定义为在3*3的窗口内,以窗口中心像素为阈值,将相邻的8个像素的灰度值与其进行比较,若周围像素值大于中心像素值,则该像素点的位置被标记为1,否则为0.这样,3*3邻域内的8个点经比较可产生8位二进制数(通常转换为十进制数即LBP码,共256种),即得到该窗口中心像素点的LBP值,并用这个值来反映该区域的纹理信息…

(一)HOG特征 1.HOG特征: 方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient, HOG)特征是一种在计算机视觉和图像处理中用来进行物体检测的特征描述子.它通过计算和统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征.Hog特征结合 SVM分类器已经被广泛应用于图像识别中,尤其在行人检测中获得了极大的成功.需要提醒的是,HOG+SVM进行行人检测的方法是法国研究人员Dalal 在2005的CVPR上提出的,而如今虽然有很多行人检测算法不断提出,但基本都是以HOG+SVM…

最近一直在做多视图的聚类与分裂,想要图片有更多的视图,就得对图片的特征进行抽取,那我们来聊聊图片的LBP特征. Local binary patterns (局部二值模式),是机器视觉中重要的一种特征,它属于一个纹理问题.其核心是将各个元素与其他附近的像素进行比较,然后把结果保存为二进制数.LBP最重要的属性是对诸如光照变化等造成的灰度变化的鲁棒性.它的另外一个重要特性是它的计算简单,这使得它可以对图像进行实时分析.. LBP算子的计算流程: 首先如下图1:每个点的像素值表示出来,如果比中心的点…

LBP等价模式 考察LBP算子的定义可知,一个LBP算子可以产生多种二进制模式(p个采样点)如:3x3邻域有p=8个采样点,则可得到2^8=256种二进制模式:5x5邻域有p=24个采样点,则可得到2^24=16777216种二进制模式,以此类推.......显然,过多的二进制模式无论对于纹理的提取还是纹理的识别.分类及信息存取都是不利的,在实际应用中不仅要求采用的算子尽量简单,同时也要考虑到计算速度.存储量大小等问题.因此需要对原始的LBP模式进行降维.       Ojala提出一种"等价模…

LBP的全称是Local Binary Pattern即局部二值模式,是局部信息提取中的一种方法,它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点.在人脸识别领域有很多案例,此外,局部特征的算法还有 SIFT HOG等等. LBP就是一种局部信息,它反应的内容是每个像素与周围像素的关系.举最基本的LBP为例,它反应了像素与周围8个点灰度值的关系,如下图所示: 如上图所示,中间像素的灰度值为54,我们如下定义:当周围像素的灰度值大于等于中间像素值时,则LBP的一位值为1,否则为零.由这个九宫格,我们就得到…