LBP(Local Binary Patterns),即局部二值模式,由T.Ojala 等人于1996年提出[2],最初的LBP是定义在3×3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,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...
直方图特征(统计特征):均值、方差、能量、熵、L1范数、L2范数等;直方图特征方法计算简单、具有平移和旋转不变性、对颜色像素的精确空间分布不敏感等,在表面检测、缺陷识别有不少应用。 局部二值模式( LBP)特征:LBP对诸如光照变化等造成的图像灰度变化具有较强的鲁棒性,在表面缺陷检测、指纹识别、光学字符识别、人脸识...
% 假设bboxes包含了检测到的人脸框 二、LBP特征提取 LBP是一种简单但非常有效的纹理描述符,适用于提取图像的局部纹理特征。Matlab提供了extractLBPFeatures函数用于提取LBP特征。 % 假设img_gray是预处理后的灰度图像 [lbpFeatures, ~] = extractLBPFeatures(rgb2gray(img_gray)); % lbpFeatures是一个包含LBP特征的...
人脸表情识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向,它广泛应用于人机交互、情感分析、安全监控等领域。本文旨在通过MATLAB GUI平台,展示如何利用局部二值模式(Local Binary Patterns, LBP)和支持向量机(Support Vector Machine, SVM)实现一个基本的人脸表情识别系统。LBP用于提取人脸图像的纹理特征,而SVM则用于分类这些特征...
图像特征提取三大法宝:HOG特征,LBP特征,Haar特征 一、HOG特征 1、HOG特征: 即局部归一化的梯度方向直方图,是一种对图像局部重叠区域的密集型描述符, 它通过计算局部区域的梯度方向直方图来构成特征。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...
code.py是主程序,主要功能:读取灰度图像数据集,利用局部二值模式(LBP)对灰度图像特征提取,突出故障特征,分成训练集和测试集(4:1),再利用 CNN进行特征提取。针对CNN提取到的特征,第一种方法是利用softmax进行分类,获得测试准确率;第二种方式是,利用SVM(又分了两种不同核参数)进行分类,获得测试准确率。
2、在“test1”文件夹中存放了用于识别的图片。 3、 在实时表情识别部分,点击按钮“打开摄像头,实时表情识别”即可进行识别。 程序设计 完整程序和数据下载方式:私信博主回复LBP+SVM实现脸部动态特征的人脸表情识别程序(Matlab)。
使用LBP+SVM,训练识别给定的测试图像 训练文件 在项目中建立training文件夹,在其中存放你想要训练的图像,其中的小文件夹就是你训练生成的图像名称,可自行更改。 识别图像 建立testing文件夹,在其中存放你想要识别的图像。 LocalBinrayPatterns 代码语言:javascript...
基于纹理的特征:利用局部二值模式(LBP)、灰度共生矩阵(GLCM)等方法提取字符的纹理特征。 (3)支持向量机(SVM)模型训练 核函数选择:根据数据特点选择合适的核函数,如线性核、多项式核、径向基函数(RBF)核等。 参数优化:使用交叉验证和网格搜索等方法优化SVM的惩罚参数C和核函数参数(如RBF核的gamma)。
分类识别为保证焊接接头处于安全工作状态,对焊缝缺陷实施定量识别与分类,提出了基于局部二值模式(LBP)和支持向量机(SVM)的缺陷识别方法.首先采用局部二值模式LBP算法对焊缝的超声回波信号进行特征提取,并结合因子分子进行数据降维,降低高维特征集中的冗余数据,最后采用SVM模型实现缺陷的分类识别,并对影响SVM分类效果的核...