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题名基于光照归一化分块完备LBP特征的人脸识别
被引量：5
- 1
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作者
周巍
程勇
曹雪虹
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机构
南京邮电大学通信与信息工程学院
南京工程学院通信工程学院
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2015年第11期145-149,共5页
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基金
江苏省自然科学基金(No.BK20131342)
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文摘
针对复杂光照条件下的人脸识别,提出了一种基于光照归一化分块完备局部二值模式(B-CLBP)特征的人脸识别算法。该方法对人脸图像进行光照归一化预处理,对处理后的人脸图像进行B-CLBP特征提取,融合成B-CLBP直方图,根据最近邻准则进行分类识别。在Extended Yale B人脸库上的实验结果表明,所提算法可以有效提高复杂光照条件下的人脸识别率。
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关键词
人脸识别
光照归一化
分块完备局部二值模式
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Keywords
face recognition
illumination normalization
Block-based Completed Local Binary Pattern（B-CLBP）
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多模式共生的彩色纹理图像分类方法
被引量：3
- 2
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作者
李君伟
刘光帅
刘望华
陈晓文
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机构
西南交通大学机械工程学院
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出处
《计算机应用研究》
CSCD
北大核心
2020年第7期2185-2188,共4页
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基金
国家自然科学基金资助项目(51275431)
四川省科技支撑计划项目(2015GZ0200)。
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文摘
针对单一方法进行纹理图像分类时易受旋转、光照等干扰的情况,提出了一种结合颜色特征和纹理特征的共生纹理分类方法。将图像转换到HSV颜色空间后,对H通道使用SLIOP算法以及对S和V通道用CLBP算法提取特征,然后将各自提取到的特征进行串联共生,最后利用支持向量机对纹理图像进行分类。基于被广泛使用的纹理图像数据库,对提出方法与其他典型分类算法进行实验对比,分析表明在分类的准确率和计算效率上获得了较大提升。实验结果表明,提出了方法具有较强的旋转不变性、光照不变性以及抗噪性。
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关键词
纹理分类
特征提取
HSV颜色空间
共生
简化局部像素强度模式
完备局部二值模式
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Keywords
texture classification
feature extraction
HSV color space
co-occurrence
simplified local intensity order pattern(SLIOP)
completed local binary pattern(CLBP)
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于改进的LBP人脸识别算法
被引量：41
- 3
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作者
王宪
张彦
慕鑫
张方生
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机构
轻工过程先进控制教育部重点实验室(江南大学)
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出处
《光电工程》
CAS
CSCD
北大核心
2012年第7期109-114,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(60574051)
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文摘
针对基本LBP算子提取的特征不够完整,不能全面地表达出人脸局部特征的问题,提出了基于分块的完备局部二值模式(CLBP)人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,对每一分块的图像进行局部差异值和中心像素灰度值分析,用Su2CLBP(8,2)、Mu2CLBP(8,2)和CCLBP(8,2)算子分别提取每一分块的直方图统计特征。然后将所有分块的CLBP直方图序列连接起来,得到人脸图像的CLBP特征,将其作为人脸的鉴别特征用于分类识别。最后利用Chi平方统计法计算直方图的不相似度,用最近邻准则进行分类。所提出的算法分别在ORL、FERET、YALE数据库中进行实验,分别取得了高达99.5%、92%、98.67%的识别率,与分块LBP算法相比识别率分别有2.5%、8%、2.67%的提高。实验结果表明,完备LBP提取的特征比较全面且具有较强的鉴别能力,在ORL、FERET、YALE人脸库中均能获得较好的识别率。
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关键词
人脸识别
完备局部二值模式
直方图
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Keywords
face recognition
completed local binary pattern
histogram
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于特征融合的人体行为识别算法
被引量：6
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作者
周霞
柳絮青
王宪
孙子文
邓源
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机构
江南大学轻工过程先进控制教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第7期162-166,共5页
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基金
国家自然科学基金(No.60574051)
江苏省产学研联合创新资金-前瞻性联合研究(No.BY201267)
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文摘
针对HOG特征在人体行为识别中仅仅表征人体局部梯度特征的不足,提出了一种扩展HOG(ExHOG)特征与CLBP特征相融合的人体行为识别方法。用背景差分法从视频中提取出完整的人体运动序列,并提取出扩展梯度方向直方图ExHOG及完备局部二值模式CLBP两种互补特征;利用K-L变换将这两种互补特征融合生成一个分类能力更强的行为特征;采用径向基函数神经网络RBFNN对行为特征进行识别分类。在KTH和Weizman行为公共数据库上进行了多组实验,结果表明提出的方法能够有效地识别人体运动类别。
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关键词
行为识别
梯度方向直方图
完备局部二值模式
径向基函数神经网络
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Keywords
action recognition
Histogram of Oriented Gradients （HOG）
Complete Local Binary Pattern （CLBP）
radial basic function neural network
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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