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达到98.05%,因此选
例如,LBP算子法到MB—LBP算子法的改进,相比原始LBP算法整幅图片进行编码,MB-LBP特征首先将特提取特征的图像分区域,在某一块区域中冉等分成9块,再以每一小块的平均灰度值替代原始LBP特征算法的3x3模式中的临域点灰度值,之后将平均值和中心块像素值相比,得到MP-LBP特征码。文中首先采用MB-LBP算法进行特征提取,再...
并且既可以使用Haar,也可以使用LBP特征。其中Haar特征是一种反映图像的灰度变化的,像素分模块求差值的一种特征。它分为三类:边缘特征、线性特征、中心特征和对角线特征。 代码实现 #include "opencv2/opencv.hpp" #include <iostream> #include <stdio.h> #include #include <Windows.h> using namespace std;...
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...
纹理特征:描述文字表面的纹理信息,如笔画的粗细变化、边缘的粗糙程度等,纹理特征可以通过局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)、灰度共生矩阵(Gray Level Co-occurrence Matrix,GLCM)等方法进行提取。 (三)字符识别 在提取了文字的特征之后,需要将这些特征与预定义的字符模型进行匹配,以确定每个字符的具体类别,字符...
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...
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....
1.2人脸特征提取与匹配 在检测到人脸后,需要对人脸进行特征提取,并将提取得到的特征用于之后的人脸匹配。本文使用的是LBPH(Local Binary Patterns Histograms)算法,该算法将人脸图像划分为若干个区域,然后计算每个区域的局部二值模式(LBP),最后将所有区域的LBP直方图拼接在一起得到人脸的特征向量。特征向量可以通过计算欧氏...
[4]使用 GLCM结合边缘检测算法来提取纹 理的特征,发现 GLCM 纹理特征参数中只有 4组值是 线性无 关,可以进行级联分类;ElKhadiri等[5]基于LBP算法提出了一种局部二值梯度等值(LBGC)算法 进行纹理分类,虽然精度很高,但需要的特征维度比较 高,不满足实时性;Zhang等[6]基于局部二值模式提出 了表示纹理特征的归一...