Matlab LBP算法中的一行： D = N >= C; 是一个判断语句，即当N >= C时，D为真，等于1；当N < C时，D为假，等于0。为了说明问题，N 和 C以实际代入，例如：>> N=10;C=8;>> D=N>=C D = 1 >> N=10;C=12;>> D=N>=C D = 0 ...
具体做法是,将LBP码的二进制数进行循环左移或右移,直到得到最小的LBP码。例如,对于上述的LBP码9,可以进行左移或右移,直到得到最小的LBP码。这样,无论图像进行了旋转,得到的LBP码都是相同的。 总之,旋转不变LBP算法通过对LBP码进行旋转不变处理,实现了对图像的旋转不变性,从而提高了纹理特征描述的准确性和鲁棒...
这样得到的特征向量即为图像的LBP特征。 3.LBP特征提取算法应用 3.1人脸识别 3.2纹理分析 3.3行人检测 4.总结 LBP特征提取算法是一种常用的计算机视觉算法,可以有效描述图像的纹理特征。它通过对图像中的每个像素点进行邻域采样和二值编码,得到每个像素点的局部二值模式,然后对这些模式进行统计,得到一个特征向量。LBP...
LBP指局部二值模式,英文全称:Local Binary Pattern,是一种用来描述图像局部特征的算子,LBP特征具有灰度不变性和旋转不变性等显著优点。它是由T. Ojala, M.Pietikinen, 和 D. Harwood [1][2]在1994年提出,由于LBP特征计算简单、效果较好,因此LBP特征在计算机视觉的许多领域都得到了广泛的应用,LBP特征比较出名的应...
LBP算法的主要思想是定义每个像素周围的区域作为一个局部区域,然后将这个区域内的像素与中心像素值进行比较,得到一个二进制编码。这个二进制编码可以表示该像素区域的纹理特征。具体步骤如下: 1.对图像中的每个像素,选择一个固定大小的正方形邻域(一般选择3x3邻域)。 2.将中心像素的灰度值与邻域内的所有像素进行比较...
基于LBP/C纹理分析的立体匹配算法 来自百度文库 作者葛亮,朱庆生,傅思思摘要 针对传统方法难以可靠估计图像中纹理单一区域像素点视差的问题,将纹理分析应用于立体匹配中,提出图像分块整体匹配的方法.首先用LBP/C纹理分析方法对图像纹理进行描述;然后进行基于区...
基于LBP的人脸识别算法研究 来自掌桥科研 作者 顾玮 摘要 针对实时人脸识别易受光照变化影响的问题,提出了一种基于Adaboost人脸检测,局部二值模式(Local binary patterns,LBP)特征提取,PCA(主元分析Principal component analysis)特征... 关键词人脸识别 / LBP / PCA特征降...
LBP算法是一种基于纹理的识别算法,最初被广泛应用于人脸识别领域。LBP算法具有原理简单、识别缺陷速度快等优势,最重要的是在识别缺陷的同时能通过缺陷模板图像数据库中模板图像的匹配快速实现缺陷的分类和分级。但是,LBP算法对噪声异常敏感的特性限制了它的应用。另一方面,相比于人脸识别数据库在人脸识别方面的广泛使用,...
摘要 提出一种基于全局和局部特征的LBP人脸识别算法.首先将人脸图像进行LBP提取全局直方图 特征,再将图像分块,提取每块的LBP局部直方图特征,最后将全局和局部特征按一定的顺序相结合作为图像的总体特征.然后通过RBF神经网络进行分类识 别... 关键词 ...
基于LBP和深度学习的非限制条件下人脸识别算法_梁淑芬