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题名基于多尺度LBP金字塔特征的分类算法
被引量：14
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作者
梁鹏
何俊诗
黎绍发
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机构
华南理工大学计算机科学与工程学院
广州市番禺中心医院
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出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2011年第8期166-168,共3页
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基金
国家自然科学基金资助项目(60273064)
广东省工业攻关计划基金资助项目(2004B10101032)
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文摘
为有效解决旋转变化、光照变化和尺度变化等图像的分类问题,提出一种基于多尺度局部二元模式(LBP)金字塔特征的图像分类算法。通过多尺度LBP金字塔提取各尺度的图像纹理特征,建立图像的多尺度LBP金字塔直方图,并将其作为图像特征向量,采用K-means方法对该特征向量进行降维,以用于图像分类。同时,针对传统二进制权值分布方法对噪声敏感的缺点,提出一种多端权值分布方法。实验结果表明,多尺度LBP金字塔方法具有较好的可鉴别性及图像描述能力,而多端权值分布法也能提高图像的分类精度。
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关键词
多尺度LBP金字塔
图像分类
多端权值分配
特征向量
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Keywords
Multi-scales Local Binary Pattern（LBP） pyramid； image classification； multi-dominant weighting distribution； feature vector；
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分类号
TP311.52
[自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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