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基于多尺度LBP与GBP特征的火焰识别 被引量:8
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作者 卢英 王慧琴 +1 位作者 柴茜 秦立科 《计算机科学》 CSCD 北大核心 2015年第10期316-320,共5页
为了提高大空间建筑场景中基于视频图像的火灾的识别率,提出了一种基于多尺度LBP与GBP纹理特征的火焰识别算法。首先在RGB颜色空间对连续数帧火灾图像进行预处理,并进行频闪特性分析以提取疑似火焰区域;建立疑似火焰图像高斯差分尺度空... 为了提高大空间建筑场景中基于视频图像的火灾的识别率,提出了一种基于多尺度LBP与GBP纹理特征的火焰识别算法。首先在RGB颜色空间对连续数帧火灾图像进行预处理,并进行频闪特性分析以提取疑似火焰区域;建立疑似火焰图像高斯差分尺度空间,利用局部二值模式(LBP)和全局二值模式(GBP)提取火焰局部纹理特征和全局纹理特征;最后将多尺度的纹理特征输入到支持向量机进行识别。实验结果表明,LBP与GBP相结合的方法具有对光照不变的特性,获得了较好的火焰识别率。 展开更多
关键词 多尺度 火焰识别
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基于二进制图案编码的机器人定位 被引量:2
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作者 王宁 吴翔 +1 位作者 韩延彬 李金屏 《济南大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2014年第3期184-188,共5页
针对机器人在电子地图中的定位问题,基于二进制图案编码方式,提出了编码区域的定位算法和编码图案的识别算法。该算法利用编码图案与地面之间的差别自适应选择阈值,实现编码图案的分割;使用直线扫描法确定编码图案的顶点信息,定位编码区... 针对机器人在电子地图中的定位问题,基于二进制图案编码方式,提出了编码区域的定位算法和编码图案的识别算法。该算法利用编码图案与地面之间的差别自适应选择阈值,实现编码图案的分割;使用直线扫描法确定编码图案的顶点信息,定位编码区域;运用先验结构信息对分割出的编码区域进行识别。另外,分析了影响算法精度的环境光照、噪声等因素,提出相应的解决方案。实验表明该算法实现简单、速度快、定位和识别精度高,准确率达到97%。 展开更多
关键词 机器人 电子地图 定位 二进制编码 直线扫描
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ILBP算子在浓雾天气形势图识别中的应用 被引量:3
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作者 陈文兵 毛军杰 +1 位作者 陈允杰 周林义 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2019年第5期199-204,209,共7页
纹理是天气形势图的突出特征,有效地从天气形势图提取并表示其纹理是实现雾型实时在线预报的基础。基于此,提出一种改进的局部二值模式算法,通过调整局部二值模式(LBP)算子中二进制多项式的权重,实现其提取特定方向上纹理特征的目标。... 纹理是天气形势图的突出特征,有效地从天气形势图提取并表示其纹理是实现雾型实时在线预报的基础。基于此,提出一种改进的局部二值模式算法,通过调整局部二值模式(LBP)算子中二进制多项式的权重,实现其提取特定方向上纹理特征的目标。将江苏地区2010年—2017年500张浓雾天气形势图作为数据集,采用Chi统计法匹配测试数据与基准数据的相似度进行天气分类。实验结果表明,该算法的准确率、虚警率及临界成功指数分别为0.884、0.15和0.76,均优于LBP算法,具有较高的识别准确性与可靠性。 展开更多
关键词 改进的局部二值模式 纹理特征 特征提取 图像匹配 天气形势图
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结合视觉感知与LBP傅里叶直方图的图像检索 被引量:5
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作者 黄传波 金忠 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2011年第3期406-412,共7页
为了有效地提取图像特征以提高图像检索性能,借鉴生物视觉信息处理过程中的提取图像特征,提出一种结合视觉感知与局部二值模式(LBP)傅里叶直方图的图像检索算法.首先根据视觉感知特点,用主分量图作为亮度初级视觉特征,将形状边缘信息融... 为了有效地提取图像特征以提高图像检索性能,借鉴生物视觉信息处理过程中的提取图像特征,提出一种结合视觉感知与局部二值模式(LBP)傅里叶直方图的图像检索算法.首先根据视觉感知特点,用主分量图作为亮度初级视觉特征,将形状边缘信息融入视觉注意模型,获得改进的Itti视觉注意模型,并基于该改进视觉注意模型得到50个视觉特征图;然后计算每个特征图的LBP傅里叶直方图特征,并将其结合在一起作为图像特征;最后利用局部保持投影(LPP)进行维数约简,获取低维特征用于图像检索.实验结果表明,该算法具有颜色、纹理及形状鉴别能力,能获得较好的检索效果. 展开更多
关键词 图像检索 视觉注意 视觉特征图 局部二值模式傅里叶直方图
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自适应加权融合显著性结构张量和LBP的表情识别 被引量:2
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作者 董俊兰 张灵 陈云华 《计算机工程与应用》 CSCD 北大核心 2019年第17期185-190,共6页
针对局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)提取纹理特征时忽略了图像的局部结构信息问题,提出一种自适应加权融合显著性结构张量和LBP的表情识别算法。该算法通过对整幅图片进行显著性区域检测得到全局显著图来消除细小的纹理和噪声... 针对局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)提取纹理特征时忽略了图像的局部结构信息问题,提出一种自适应加权融合显著性结构张量和LBP的表情识别算法。该算法通过对整幅图片进行显著性区域检测得到全局显著图来消除细小的纹理和噪声。在显著图的基础上进一步提取两种显著性纹理特征,根据每种特征信息熵的贡献度来作为特征向量的加权依据。利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行表情图像的分类。实验结果表明,自适应加权融合的两种纹理特征能够较好地描述人脸的特征,有效地提高表情识别率。 展开更多
关键词 显著图 结构张量特征 局部二值模式(LBP)特征 自适应加权
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基于多特征融合的图像主体显著性判断 被引量:1
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作者 刘晨曦 褚晶辉 +1 位作者 吕卫 王建 《计算机工程与应用》 CSCD 2014年第9期150-154,共5页
从视觉角度来说,视觉显著性图像是指主体突出的图像,比起内容散乱的图像,此类图像往往更能吸引用户的关注,也更符合用户对图片检索的使用需求。提出了一种图像主体视觉显著性判断方法,采用"中心围绕"计算原则在多特征融合的... 从视觉角度来说,视觉显著性图像是指主体突出的图像,比起内容散乱的图像,此类图像往往更能吸引用户的关注,也更符合用户对图片检索的使用需求。提出了一种图像主体视觉显著性判断方法,采用"中心围绕"计算原则在多特征融合的基础上应用支持向量机训练,建立了一个分类模型,并且可以给出表征图像显著程度的得分。实验表明,该模型有较高的分类正确率,并且将该模型应用于图像检索重排序、图像上传自动审核等应用时,可以得到更接近人工操作的结果,降低人力资源成本。 展开更多
关键词 视觉主体显著性 “中心围绕”操作 局部二值模式 视觉显著图 支持向量机
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基于分块阈值LBP算法的光学薄膜表面缺陷分割 被引量:4
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作者 李浩然 陆金桂 《南京工业大学学报(自然科学版)》 CAS 北大核心 2020年第5期594-599,共6页
为提高光学薄膜缺陷检测的能力和精度,提出一种基于局部二值模式(LBP)的改进算法。通过对采集到的图像进行分块分析,计算全图和各小块离散度,并进行对比。将分块离散度>全图离散度的视为缺陷与背景共存的模块,以该模块中间像素灰度... 为提高光学薄膜缺陷检测的能力和精度,提出一种基于局部二值模式(LBP)的改进算法。通过对采集到的图像进行分块分析,计算全图和各小块离散度,并进行对比。将分块离散度>全图离散度的视为缺陷与背景共存的模块,以该模块中间像素灰度均值作为LBP阈值进行图像处理;分块离散度≤全图离散度的视为平稳模块,将全图灰度均值作为LBP阈值进行图像处理。实验结果表明:该算法能有效地检测出光学薄膜的缺陷,同时也避免了噪声的干扰,证明该算法用于检测光学薄膜缺陷的可行性。 展开更多
关键词 光学薄膜 缺陷检测 局部二值模式(LBP) 分块离散度 全图离散度 LBP阈值
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基于全局和局部二值模式的显著图裂缝自动分割算法 被引量:1
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作者 胡晓勇 徐嘉明 +2 位作者 刘爱荣 杨智诚 杨永民 《实验室研究与探索》 CAS 北大核心 2022年第4期45-50,共6页
提出了一种基于全局和局部二值模式显著图的裂缝自动分割方法,以提高混凝土结构裂缝缺陷检测的精度。通过对数函数对图像的对比度进行增强后,引入了相对阈值和多方向全局信息,对原始的局部二值模式进行改进,构建显著图使得嵌入在光照不... 提出了一种基于全局和局部二值模式显著图的裂缝自动分割方法,以提高混凝土结构裂缝缺陷检测的精度。通过对数函数对图像的对比度进行增强后,引入了相对阈值和多方向全局信息,对原始的局部二值模式进行改进,构建显著图使得嵌入在光照不均和纹理复杂背景中的裂缝凸显出来,再通过自适应阈值方法、万有引力定律以及可变化的灰度和圆度特征对裂缝分割结果进行修正。实验结果表明,提出的检测方法效果优于现有的裂缝分割方法,检测速度也能满足实际应用的要求。 展开更多
关键词 全局和局部二值模式显著图 多方向全局信息 万有引力定律 裂缝自动分割
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基于模糊自适应共振理论映射算法的单样本三维人脸识别 被引量:1
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作者 王斯藤 唐旭晟 陈丹 《计算机应用》 CSCD 北大核心 2014年第9期2595-2599,共5页
针对传统的三维人脸识别分类算法大多需要多个样本进行训练,而在单训练样本的前提下识别性能会严重降低的问题,提出了基于模糊自适应共振理论映射(Fuzzy ARTMAP)的算法对三维人脸数据库进行分类识别。首先对三维人脸深度图像进行局部二... 针对传统的三维人脸识别分类算法大多需要多个样本进行训练,而在单训练样本的前提下识别性能会严重降低的问题,提出了基于模糊自适应共振理论映射(Fuzzy ARTMAP)的算法对三维人脸数据库进行分类识别。首先对三维人脸深度图像进行局部二值模式(LBP)统一模式算子的特征提取,再对LBP特征进行Log-Gabor小波变换,提取图像的频域特征向量作为训练的输入向量,最后将单样本训练向量集送入Fuzzy ARTMAP分类器进行训练识别。该算法在FRGC v2.0三维人脸数据库中的识别率可达到87.15%,分类器的训练时间为24.88s,单张待识别人脸样本与单张已注册的人脸匹配时间为0.0015 s,一张新的人脸样本在数据库完成一次搜索匹配则需要1.08 s。实验结果表明,所提方法在测试中的性能优于概率神经网络(PNN)和极限学习机神经网络(ELM),既能保证较高的识别率,又能拥有较短的训练时间,且时间增幅稳定,可控性强。 展开更多
关键词 三维人脸识别 模糊自适应共振理论映射 单样本训练 局部二值模式 LOG-GABOR小波
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