微表情是一个人试图隐藏内心真实情感却又不由自主流露出的不易被察觉的面部表情。与一般面部表情相比,微表情最显著的特点是持续时间短、强度弱,往往难以有效识别。文中提出了一种基于LBP-TOP(Local Binary Pattern from Three Orthogo...微表情是一个人试图隐藏内心真实情感却又不由自主流露出的不易被察觉的面部表情。与一般面部表情相比,微表情最显著的特点是持续时间短、强度弱,往往难以有效识别。文中提出了一种基于LBP-TOP(Local Binary Pattern from Three Orthogonal Planes)特征和支持向量机(Support Vector Machine,SVM)分类器的微表情识别方法。首先,采用LBP-TOP算子来提取微表情特征;然后,提出一种基于ReliefF与局部线性嵌入(Locally Linear Embedding,LLE)流形学习算法相结合的特征选择算法,对提取的LBP-TOP特征向量进行降维;最后,使用径向基函数(Radial Basis Function,RBF)核的SVM分类器进行分类,将测试样本图像序列的微表情分为5类:高兴、厌恶、压抑、惊讶、其他。在CASME Ⅱ微表情数据库上采用"留一人交叉验证"(Leave-One-Subject-Out Cross Validation,LOSO-CV)的方式进行了实验,可得到58.98%的分类准确率。实验结果表明了该算法的有效性。展开更多
焊缝缺陷影响结构安全,缺陷定性是实现结构安全评价的重要基础.研究了一种基于一维局部二元模式(one-dimensional local binary pattern,1-D LBP)算法结合核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)提取焊缝缺陷回波信号...焊缝缺陷影响结构安全,缺陷定性是实现结构安全评价的重要基础.研究了一种基于一维局部二元模式(one-dimensional local binary pattern,1-D LBP)算法结合核主成分分析(kernel principal component analysis,KPCA)提取焊缝缺陷回波信号特征的方法.采用1-D LBP算法提取缺陷回波信号的LBP特征,通过KPCA对此LBP特征集进行主成分分析,选取贡献率之和超过90%的前N个主成分作为缺陷分类的特征向量,利用基于径向基核函数的支持向量机(support vector machine,SVM)实现了缺陷类型的自动分类.以夹渣、气孔和未焊透三类焊缝缺陷为对象,开展了缺陷特征提取及分类试验.结果表明,使用LBP-KPCA特征进行缺陷分类时,准确率达到96.7%,优于常规特征,为焊缝缺陷分类及无损评价提供了重要参考.展开更多
最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,局部二值模式(LBP-Local Binary Pattern)能很好地提取局部信息,所以利用局部二值模式(LBP)来提...最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,局部二值模式(LBP-Local Binary Pattern)能很好地提取局部信息,所以利用局部二值模式(LBP)来提取步态能量图(GEI)的局部特征并用于识别。首先,为了更好地提取局部信息,把步态能量图(GEI)分块,提取各个子块上的LBP特征,然后把各子块在特征层进行融合,得到整个步态能量图(GEI)的特征表达;同时为了更好地挖掘步态能量图(GEI)的信息,对LBP模式进行了扩展。由于得到的LBP特征维数较高,利用具有降维和良好识别能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对步态能量图的LBP特征进行维数约减并增加类间距离。最后,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果。将该算法在CASIA数据库上进行了试验,并取得了较高的正确识别率。展开更多
文摘最近,利用步态对个人身份进行识别受到越来越多生物识别技术研究者的重视。步态能量图(GEI-Gait Energy Image)是一种有效的步态表征方法,局部二值模式(LBP-Local Binary Pattern)能很好地提取局部信息,所以利用局部二值模式(LBP)来提取步态能量图(GEI)的局部特征并用于识别。首先,为了更好地提取局部信息,把步态能量图(GEI)分块,提取各个子块上的LBP特征,然后把各子块在特征层进行融合,得到整个步态能量图(GEI)的特征表达;同时为了更好地挖掘步态能量图(GEI)的信息,对LBP模式进行了扩展。由于得到的LBP特征维数较高,利用具有降维和良好识别能力的辨识共同向量(DCV-Discriminant Common Vector)对步态能量图的LBP特征进行维数约减并增加类间距离。最后,只需利用简单的最近邻分类器就能取得较好的识别效果。将该算法在CASIA数据库上进行了试验,并取得了较高的正确识别率。
