图2为我国NY/T676-2010牛肉大理石纹图谱实例,为该等级的最低标准;图3为背最长肌最大内接矩形区域的灰度图像,用以牛肉大理石纹图像的CLBP特征提取和混沌蜂群优化的KPCA降维。 采用CLBP提取50张训练样本牛肉大理石纹图像特征参数,用于混沌蜂群的KPCA参数优化训练,经过多次实验,结果表明降维后前4维主成分的累积贡献率已...
人脸特征提取就是针对人脸的某些特征进行的。人脸特征提取,也称人脸表征,它是对人脸进行特征建模的过程。人脸特征提取的方法归纳起来分为两大 类:一种是基于知识的表征方法;另外一种是基于代数特征或统计学习的表征方法。 匹配与识别 提取的人脸图像的特征数据与数据库中存储的特征模板进行搜索匹配,通过设定一个阈值,当...
可以使用常见的图像处理库,如OpenCV来实现。 特征提取:从预处理后的图像中提取人脸特征。常用的特征提取方法包括主成分分析(PCA)、局部二值模式(LBP)等。 特征匹配:将提取到的人脸特征与已有数据集中的特征进行比对匹配,判断是否为同一人脸。可以使用各种相似度度量方法,如欧氏距离、余弦相似度等。 人脸识别:根据匹配...
1、LBP特征提取算法 答:LBP(Local Binary Patterns,局部二值模式)是提取局部特征作为判别依据的,为一种有效的纹理描述算子,度量和提取图像局部的纹理信息,对光照具有不变性。有多种改进型,LBP结合BP神经网络已经用于人脸识别等领域。LBP的基本思想是定义于像素的8邻域中, 以中心像素的灰度值为阈值, 将周围8 个像素...
LBP 是一种有效的纹理描述算子,具有旋转不变性和单调变换不变性。最简单的 LBP 算子是一个固定大小为 3 × 3 的矩形块,包括一个中心子块和 8 个邻域子块,共 9 个灰度值。 每一种二进制码表示图像纹理的一种 LBP 微模式,表示了包括边缘、亮点和平坦区域等图像纹理空间结构特征。LBP 微模式的取值仅与像素点...
特征提取是人脸识别的核心,它可以通过人脸的几何结构、纹理信息或者深度学习模型来实现。在C语言中,我们可以使用基于人脸轮廓线、LBP特征或者CNN等方法进行特征提取。 二、模式匹配 模式匹配是人脸识别的关键步骤,它包括特征比对和相似度计算等操作。特征比对是将待识别的人脸特征与数据库中存储的已知特征进行对比的过程...
一直以来我主观地认为 SURF 等算法并不适用于人脸识别,直到最近看到相关的文献(Philippe Dreuw 等人: SURF-Face: Face Recognition Under Viewpoint Consistency Constraints)中提出了基于 SURF 的人脸识别方案,其识别率在某些情况下甚至超过了传统的 LBP 算法。SURF 的实现可参考我的上一个帖子:http://tieba.baidu....
摘要 本发明公开了一种基于CLBP和卷积神经网络的人脸识别方法,全面考虑了特征的鲁棒性、可辨别性和代表性,去除了影响不大的冗余信息,明显提高了人脸识别的准确性。主要步骤为通过CLBP算法提取人脸图像的纹理特征,将得到的特征作为卷积神经网络的输入,经过卷积池化处理后,在全连接层中将提取的特征进行级联融合,最后利用...
特征提取模块是机器视觉系统中的一个核心模块,它主要负责从预处理后的图像数据中提取出有效的特征信息,用于后续的图像识别和分类。特征提取模块包括局部二值模式(LBP)、方向梯度直方图(HOG)、卷积神经网络(CNN)等算法。该模块从图像中提取出有用的特征,例如边缘、角点、特征点、颜色直方图等。这些特征可以被用于识别目...
首先基于不同的特征提取算法进行特征提取 , 然后将提取的特征 输入 SVM 分类器进行训练 , 分类.结果显示:基于 LBP 的云检测方法在厚云区检测效果较好,但在薄云边缘区域检测不够精 细;基于 GLCM 特征提取的云检测方法误检漏检较多,细节丢失比较严重;基于 NDVI 的云检测结 果相对较好,但仍存在较多的误检漏检现象...