基于Haar特性的LBP纹理特征 被引量：50

1

作者 周书仁 殷建平 《软件学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第8期1909-1926,共18页

图像纹理特征能够反映图像的灰度分布程度、对比度、空间分布和图像的内在变化特性,在确保较低计算复杂度的前提下,有效提取深层次的图像纹理信息是其研究的难点问题.针对这一问题,从相邻区域的统计特征分析入手,提出了一种Haar型特性... 图像纹理特征能够反映图像的灰度分布程度、对比度、空间分布和图像的内在变化特性,在确保较低计算复杂度的前提下,有效提取深层次的图像纹理信息是其研究的难点问题.针对这一问题,从相邻区域的统计特征分析入手,提出了一种Haar型特性局部二元模式(Haar local binary pattern,简称HLBP)的图像纹理特征提取方法.鉴于Haar型特征运算简单、快捷,统计局部特征有效、可靠,将其引入LBP中.该方法首先给出8组Haar型特征编码模式,按照局部二元模式(local binary pattern,简称LBP)统计图像局部纹理特征,因采用局部区域统计方法能够有效降低噪声的影响;其次,为了进一步提高图像纹理特征的有效呈现,结合Gabor小波滤波在不同方向、不同尺度对灰度水平图像进行特征提取,以增强纹理有效提取的性能,提高不变特征的稳健性;最后,通过4组对比实验验证了该方法的可行性.实验分别在标准的Brodatz正常分块纹理库测试集、分块且缩放Brodatz纹理库测试集、分块且旋转Brodatz纹理库测试集以及Yale B扩展的非均匀光照条件人脸库测试集上进行.实验结果表明,该方法能够有效地表达图像的纹理特征. 展开更多

关键词 图像纹理 特征提取 haar型局部二元模式 GABOR滤波 直方图

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HLBP纹理特征Mean Shift目标跟踪算法 被引量：7

2

作者 杨德红 闫河 +1 位作者 刘婕 王朴 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第4期976-981,共6页

经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP... 经典Mean Shift目标跟踪算法采用单一颜色特征建立目标模型,在目标颜色与背景颜色相近或遮挡的情况下,目标跟踪鲁棒性差,为此,提出另一种Mean Shift目标跟踪算法。采用Haar型局部二值模式(Haar local binary pattern,HLBP)算子提取HLBP纹理特征,利用HLBP纹理特征具有较强辨识度、对光照变化不敏感等特点,代替原始视频图像序列,建立HLBP纹理特征的空间概率密度分布模型来表征目标特征;在此基础上,在Mean Shift框架下获取目标位置估计值,实现目标的跟踪。对比实验结果表明,该算法具有较高的目标跟踪精度和鲁棒性。 展开更多

关键词 目标跟踪 均值漂移 haar特征 haar型特征局部二值模式

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局部二元Haar特征Kadane多阈值AdaBoost面部分类识别 被引量：2

3

作者 杨秋芬 桂卫华 +1 位作者 胡豁生 余妹兰 《小型微型计算机系统》 CSCD 北大核心 2016年第11期2582-2587,共6页

针对面部分类检测识别过程中,存在的纹理形状特征表征及分类识别算法精度不高的问题,提出一种基于局部二元Haar特征表示的Kadane优化多阈值AdaBoost面部分类识别算法.首先,利用图像局部二元模式对传统的Haar特征表达形式进行改进,提高... 针对面部分类检测识别过程中,存在的纹理形状特征表征及分类识别算法精度不高的问题,提出一种基于局部二元Haar特征表示的Kadane优化多阈值AdaBoost面部分类识别算法.首先,利用图像局部二元模式对传统的Haar特征表达形式进行改进,提高图像模型的纹理形状特征表达能力;其次,针对单阈值弱学习算法不能充分利用局部二元Haar特征信息,造成分类精度较低的问题,提出基于Kadane优化的多阈值AdaBoost分类器,实现局部二元Haar特征表示下的面部高精度识别;最后,通过实验对比显示,所提算法的面部有效识别率可达90%以上,要优于选取的对比算法. 展开更多

关键词 局部二元特征 haar特征 ADABOOST分类器 Kadane优化 面部识别

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Haar型LBP纹理特征的行人检测研究 被引量：5

4

作者 周书仁 王刚 +1 位作者 徐岳峰 佘凯晟 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2016年第21期175-179,共5页

针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征受噪声影响大导致检测率低的问题,提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP(IHLBP)特征的方法。首先将图像由RGB颜色空间转化到HVS颜色空间,然后对HSV... 针对行人检测中直接在灰度图像下提取局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)特征受噪声影响大导致检测率低的问题,提出了基于HSV颜色空间提取改进型Haar型LBP(IHLBP)特征的方法。首先将图像由RGB颜色空间转化到HVS颜色空间,然后对HSV图像的H、S、V空间分别提取IHLBP特征,最后将3个IHLBP特征归一化后串接为一个特征向量,得到最终的IHLBP特征。在INRIA Person数据集上采用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)作为分类器进行测试。实验结果表明,该方法能有效地提高识别率,可达98.5%。相比于HOG特征、HPG-LBP特征和WLD-LBP特征具有更好的实验效果。 展开更多

关键词 行人检测 HSV颜色空间 特征提取 改进型haar型局部二元模式(Ihlbp)特征 支持向量机

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基于扩展的Haar-Like特征和LBP特征的人脸压缩跟踪算法 被引量：8

5

作者 曹洁 唐瑞萍 李伟 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第11期125-128,共4页

针对传统的压缩跟踪算法采用简单的Haar-Like特征而在遮挡、光照变化、物体形变及背景干扰等情况下易产生目标漂移而导致跟踪失败的问题,提出了一种基于扩展的Haar-Like特征和局部二值模式(LBP)特征相结合的改进压缩跟踪算法,并运用于... 针对传统的压缩跟踪算法采用简单的Haar-Like特征而在遮挡、光照变化、物体形变及背景干扰等情况下易产生目标漂移而导致跟踪失败的问题,提出了一种基于扩展的Haar-Like特征和局部二值模式(LBP)特征相结合的改进压缩跟踪算法,并运用于特定目标即人脸的跟踪。利用扩展的Haar-Like特征搜索目标的粗略位置,应用LBP特征充分表征人脸并进行精确跟踪来定位人脸目标的最佳位置。与简单的Haar-Like特征相比,LBP可以构建更稳定的目标表观模型,并扩展原有的Haar-Like特征,使算法在不同环境干扰下更鲁棒,同时也提高了跟踪算法的精度。实验证明:改进后的人脸压缩跟踪算法比传统的算法性能更优越。 展开更多

关键词 压缩跟踪 扩展的haar-Like特征 局部二值模式(LBP) 精跟踪

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自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法研究 被引量：2

6

作者 刘天时 肖敏敏 李湘眷 《计算机工程与科学》 CSCD 北大核心 2015年第7期1381-1386,共6页

在提取纹理图像的Haar型LBP特征中,人为设定的判断阈值主观性强、局部性差,导致提取的纹理细节和边缘模糊、纹理图像的局部性易被忽略。为此,提出了一种自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法。该算法在二值化Haar型特征时引入高斯加权矩阵... 在提取纹理图像的Haar型LBP特征中,人为设定的判断阈值主观性强、局部性差,导致提取的纹理细节和边缘模糊、纹理图像的局部性易被忽略。为此,提出了一种自适应的Haar型LBP纹理特征提取算法。该算法在二值化Haar型特征时引入高斯加权矩阵,以此获得客观、符合纹理图像局部特征的自适应判断阈值和Haar型LBP特征。实验结果表明,该算法能够有效地避免人为设定阈值对纹理特征的影响,可以准确地描述图像的纹理特征,Brodatz标准纹理库分类的正确率也得到了进一步的提高。 展开更多

关键词 纹理特征 haar特征 LBP 高斯加权矩阵

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基于Haar型LBP纹理特征的人体姿态估计 被引量：3

7

作者 袁紫华 李峰 周书仁 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期199-204,共6页

基于人体部件的树形模型表达直观且计算高效,被广泛应用在人体姿态估计中。然而模型本身在部件特征表达上的不足限制了姿态估计结果的准确度,为此,提出一种基于图结构模型和新型纹理特征的人体姿态估计算法。采用改进后的外观模型,从训... 基于人体部件的树形模型表达直观且计算高效,被广泛应用在人体姿态估计中。然而模型本身在部件特征表达上的不足限制了姿态估计结果的准确度,为此,提出一种基于图结构模型和新型纹理特征的人体姿态估计算法。采用改进后的外观模型,从训练集中获得部件位置的先验知识,联系相邻部件之间的关系,并将其应用于测试图像的外观模型建模阶段。应用Haar型局部二值模式(HLBP)纹理特征,提取部件的纹理信息,对图像进行分块处理,并为每一块赋予不同的权重。实验结果表明,带权重的HLBP特征能更有效地提取部件的纹理特征,与HLBP特征、归一化HLBP特征和颜色特征相比能获得更高的准确度。 展开更多

关键词 计算机视觉 人体姿态估计 外观模型 特征提取 纹理特征 加权haar型局部二值模式特征

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自适应HLBP纹理特征的Meanshift目标跟踪算法 被引量：9

8

作者 杜静雯 黄山 杨双祥 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2017年第B11期217-220,共4页

结合Haar型特性局部二元模式(HLBP)的图像纹理特征提取方法,提出一种新的目标跟踪算法,并将其运用到Meanshift框架中。将Visual Studio 2010和opencv2.4.9作为实验平台,将所提算法的实验结果与传统Meanshift跟踪算法、基于局部二元模式(... 结合Haar型特性局部二元模式(HLBP)的图像纹理特征提取方法,提出一种新的目标跟踪算法,并将其运用到Meanshift框架中。将Visual Studio 2010和opencv2.4.9作为实验平台,将所提算法的实验结果与传统Meanshift跟踪算法、基于局部二元模式(LBP)纹理特征的Meanshift跟踪算法进行对比分析。实验结果表明,所提算法在背景复杂或背景简单的情况下都表现出了稳健而准确的跟踪特性,且在部分遮挡的情况下仍可以正确地跟踪目标。 展开更多

关键词 局部二元模式 haar特征 Meanshift跟踪算法 部分遮挡

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基于HLBP特征的运动阴影检测方法 被引量：1

9

作者 文凌艳 尹东 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2016年第10期84-89,共6页

视频运动检测中,运动阴影常被误检为运动目标。针对这一问题,提出了一种利用哈尔型特性局部二元模式(HLBP)检测运动阴影的方法。首先,提取每个检测到的运动像素及其对应背景像素的HLBP特征向量。其次,使用曼哈顿距离度量HLBP纹理差异,... 视频运动检测中,运动阴影常被误检为运动目标。针对这一问题,提出了一种利用哈尔型特性局部二元模式(HLBP)检测运动阴影的方法。首先,提取每个检测到的运动像素及其对应背景像素的HLBP特征向量。其次,使用曼哈顿距离度量HLBP纹理差异,获得纹理差异图。最后,利用最大类间方差算法(Ostu算法)对纹理差异图进行二值化处理,得到消除运动阴影后的目标结果。实验表明,该方法在多种室内外场景中能实时且有效地检测出运动阴影,具有较强的实用性。 展开更多

关键词 运动阴影检测 哈尔型特性局部二元模式 纹理差异 图像分割

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融合Haar型局部特征的人耳识别算法 被引量：3

10

作者 王育坚 高倩 +1 位作者 谭卫雄 李深圳 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第18期127-131,共5页

人耳具有丰富的结构特征,针对单一特征描述影响人耳识别率的不足,提出一种融合Haar型局部特征的人耳识别算法。算法采用符合人耳外部形状的椭圆形LBP算子与HOG算子,分别提取图像的纹理特征和边缘特征,将两种特征进行融合。利用Haar特征... 人耳具有丰富的结构特征,针对单一特征描述影响人耳识别率的不足,提出一种融合Haar型局部特征的人耳识别算法。算法采用符合人耳外部形状的椭圆形LBP算子与HOG算子,分别提取图像的纹理特征和边缘特征,将两种特征进行融合。利用Haar特征运算快捷的优势,引入到LBP和HOG特征提取中。通过分别设计的4组Haar编码模式,构建椭圆形LBP算子与HOG算子。对改进算法进行实验与分析,实验结果表明了算法的有效性和实用性。 展开更多

关键词 人耳识别 haar特征 局部二值模式 梯度方向直方图

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基于云平台和加强陌生人脸识别的智能防盗系统 被引量：6

11

作者 刘杨 陆奎 吴杰胜 《传感器与微系统》 CSCD 北大核心 2021年第4期99-102,共4页

针对人们对高性能防盗系统的需求,设计了智能防盗系统。结合Haar分类器和局部二值模式(LBP)特征提取,对人脸进行身份认证。针对LBP特征识别中对非匹配库中的人脸辨识度不高的缺点,设计一种有针对性的身份认证算法,加强系统对陌生人脸的... 针对人们对高性能防盗系统的需求,设计了智能防盗系统。结合Haar分类器和局部二值模式(LBP)特征提取,对人脸进行身份认证。针对LBP特征识别中对非匹配库中的人脸辨识度不高的缺点,设计一种有针对性的身份认证算法,加强系统对陌生人脸的识别。其次,针对传统防盗系统中屋主对安全消息获取不及时、不全面等弊端,利用OneNET云平台,将系统识别到的人脸信息上传至云端;并通过手机联系屋主,从而提高系统的智能化水平。最后通过实测,证明了系统的有效性。 展开更多

关键词 人脸识别 haar分类器 局部二值模式 物联网技术 嵌入式系统

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基于Cascade Adaboost分类器的马铃薯快速定位方法

12

作者 汪成龙 黄余凤 《湖南农业科学》 2018年第2期81-84,共4页

针对马铃薯表面灰度不均匀、纹理复杂不易定位的问题,通过采集类Haar(Haar-like)、局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG),提出了基于级联自适应提升(Cascade Adaptive Boosting... 针对马铃薯表面灰度不均匀、纹理复杂不易定位的问题,通过采集类Haar(Haar-like)、局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和方向梯度直方图(Histogram of Oriented Gradient,HOG),提出了基于级联自适应提升(Cascade Adaptive Boosting,Cascade Adaboost)分类器的马铃薯定位方法。同时,针对背景区域易误判为马铃薯区域的问题,提出了一种候选区域二次筛选法。结果表明:优化后,利用训练好的类Haar+Cascade Adaboost分类器、LBP+Cascade Adaboost分类器和HOG+Cascade Adaboost分类器对测试集马铃薯图像进行测试,其检出率、虚警率、总体识别率分别为1.7%、0.8%、97.2%;95.9%、0.0%、98.9%和86.7%、3.5%、93.9%;耗时分别为8.2、7.5和30.3 ms。这说明基于级联自适应提升(Cascade Adaptive Boosting,Cascade Adaboost)分类器的马铃薯定位方法,可快速准确定位运动中的马铃薯目标,其中LBP+Cascade Adaboost分类器的效果最优。 展开更多

关键词 CASCADE Adaboost 分类器 类haar 特征 局部二值模式 方向梯度直方图 马铃薯

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