2、LBP特征用于检测的原理 显而易见的是,上述提取的LBP算子在每个像素点都可以得到一个LBP“编码”,那么,对一幅图像(记录的是每个像素点的灰度值)提取其原始的LBP算子之后,得到的原始LBP特征依然是“一幅图片”(记录的是每个像素点的LBP值)。 LBP的应用中,如纹理分类、人脸分析等,一般都不将LBP图谱作为特征向量...
从上面可以看出,上面的LBP特征具有灰度不变性,但还不具备旋转不变性,因此研究人员又在上面的基础上进行了扩展,提出了具有旋转不变性的LBP特征。 首先不断的旋转圆形邻域内的LBP特征,根据选择得到一系列的LBP特征值,从这些LBP特征值选择LBP特征值最小的作为中心像素点的LBP特征。具体做法如下图所示: 如图,通过对得到...
为了适应不同尺度的纹理特征,并达到灰度级和旋转不变性的要求,Ojala等对 LBP算子进行了改进,将 3×3邻域扩展到任意邻域,并用圆形邻域代替了正方形邻域,改进后的 LBP算子允许在半径为 R的圆形邻域内有任意多个像素点。从而得到了诸如半径为R的圆形区域内含有P个采样点的LBP算子,表示为LBP^{R}_P; 对于给定中心点...
LBP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。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...
特征提取之LBP特征 局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)是一种描述图像纹理特征的算子,它具有旋转和灰度不变性。一般不将LBP图谱作为特征向量用于分类识别,而是采用LBP特征值谱的统计直方图作为特征向量用于分类识别。 1.LBP特征算子 1.1原始LBP 原始LBP是在3*3的窗口内,以窗口中心元素为阈值,比较周围8个像素,若...
LBP(Local Binary Pattern),即局部二进制模式,对一个像素点以半径r画一个圈,在圈上取K个点(一般为8),这K个点的值(像素值大于中心点为1,否则为0)组成K位二进制数。此即局部二进制模式,实际中使用的是LBP特征谱的直方统计图。在旧版的Opencv里,使用CvHaarClassifierCascade函数,只支持Harr特征。新版使用Cascade...
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,具有旋转不变形和灰度值不变形等显著优点。主要用于纹理特征提取,在人脸识别部分有较好的效果。 2 LBP特征原理 2.1概述 从94年T. Ojala, M.Pietikäinen, 和D. Harwood提出至今,LBP大致经历了三个版本。下面按照时间顺序进行介绍。(...
最后把三值编码转化为正的和负的两部分,2个8bit编码作为特征向量; 2. CLBP 像素值差分为符号和幅值两项考虑 ,对符号的编码CLBP_S和LBP一样 ( 8位) 对差的幅值Mp编码(8位): C为全图像的所有mp的均值 对中心象数值gc编码(2位):Ci为全图像象数均值 ...
Gabor和LBP特征描述符是迄今为止人脸识别领域最成功的人工设计的局部描述符。 这一时期，影响人脸识别的各种因素的针对性处理也是当时的研究热点，如人脸光照归一化、人脸姿态校准、人脸超判别、遮挡处理等。此后，研究人员不断改进网络结构并扩大训练样本规模，将 LFW 的识别准确率推至 99.5% 以上。 如表1所示，给...