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结合光谱、纹理与形状结构信息的遥感影像分割方法 被引量：58
1
作者 巫兆聪 胡忠文 +1 位作者 张谦 崔卫红 《测绘学报》 EI CSCD 北大核心 2013年第1期44-50,共7页
针对目前遥感影像分割中多特征利用的问题,提出一种综合利用光谱、纹理与形状信息的分割方法。该方法在进行初始分割的基础上,统计区域的光谱和LBP纹理特征;然后依据光谱、纹理与形状特征计算相邻区域之间的异质性,并以此为基础构建区... 针对目前遥感影像分割中多特征利用的问题,提出一种综合利用光谱、纹理与形状信息的分割方法。该方法在进行初始分割的基础上,统计区域的光谱和LBP纹理特征;然后依据光谱、纹理与形状特征计算相邻区域之间的异质性,并以此为基础构建区域邻接图(region adjacency graph,RAG);最后在邻接图的基础上采用逐步迭代优化算法进行区域合并获取最终分割结果。采用QuickBird和SAR影像的分割试验,证明该算法能充分利用影像中地物的光谱、纹理与形状信息,分割效果良好,效率高。 展开更多
关键词 遥感影像 光谱-纹理分割 形状特征 lbp纹理 区域邻接图 区域合并
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基于颜色和纹理特征的大麦主要病害识别研究 被引量：34
2
作者 杨倩 高晓阳 +5 位作者 武季玲 李红岭 杨占峰 孔彦龙 毛红玉 寇敏瑜 《中国农业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2013年第5期129-135,共7页
为提出一种在自然环境条件下基于采集图像的颜色一阶与二阶矩和纹理LBP算子改进模式综合特征参数的大麦病害识别方法,以甘肃河西地区发生的大麦白粉病、云纹病和条锈病为研究对象,采用颜色矩和LBP算子均匀模式综合特征参数来提取大麦病... 为提出一种在自然环境条件下基于采集图像的颜色一阶与二阶矩和纹理LBP算子改进模式综合特征参数的大麦病害识别方法,以甘肃河西地区发生的大麦白粉病、云纹病和条锈病为研究对象,采用颜色矩和LBP算子均匀模式综合特征参数来提取大麦病斑的颜色和纹理特征,并将该特征向量作为输入向量构建以径向基为核函数的支持向量机(SVM)分类器模型。利用SVM分类模型对采集到的355幅病害图像进行实例分析,结果表明当径向基参数时,大麦病害整体识别正确率达84.7458%。本研究为农田大麦病害诊断提供了有效的分析手段,验证分类模型在大麦病害研究中的可行性,并可为其他农作物病害诊断提供借鉴和参考。 展开更多
关键词 大麦病害 颜色矩 纹理特征 lbp算子 支持向量机
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基于视觉信息的图像特征提取算法研究 被引量：33
3
作者 李荣 徐燕华 《电子设计工程》 2016年第9期188-190,共3页
自计算机视觉产生开始,视觉信息则自动成为其处理的对象。纹理特征作为视觉信息的重要部分,成为图像特征提取的重点。针对纹理特征提取中,传统LBP算法作为一种基于灰度的算法,仅仅局限对低分辨率图片,其识别率通常比较低的问题,提出一... 自计算机视觉产生开始,视觉信息则自动成为其处理的对象。纹理特征作为视觉信息的重要部分,成为图像特征提取的重点。针对纹理特征提取中,传统LBP算法作为一种基于灰度的算法,仅仅局限对低分辨率图片,其识别率通常比较低的问题,提出一种基于小波变换的LBP算法。该算法利用小波变换的局部特性、方向性和多方向性等特点,并结合LBP算法自身具有的旋转不变形、灰度不变形等特点,从而通过小波变换对高分辨率图片的分解,再通过局部二值模式的优势,从而实现对图像纹理特征的提取。最后通过MATLAB软件编程与ORL数据库的对比测试,改进算法的识别率明显优于传统LBP算法。 展开更多
关键词 视信息 lbp算法 小波变换 ORL 纹理特征
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基于分块LBP和分块PCA的指静脉识别方法 被引量：27
4
作者 杨文文 毛建旭 陈姜嘉旭 《电子测量与仪器学报》 CSCD 北大核心 2016年第7期1000-1007,共8页
针对单独提取传统的局部二元模式(local binary pattern,LBP)指静脉特征识别率不高的问题,提出一种结合分块LBP和分块主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法。首先对手指静脉感兴趣区域(region of interested,ROI... 针对单独提取传统的局部二元模式(local binary pattern,LBP)指静脉特征识别率不高的问题,提出一种结合分块LBP和分块主成分分析(principal component analysis,PCA)的特征提取方法。首先对手指静脉感兴趣区域(region of interested,ROI)进行分块,提取分块LBP特征;然后,采用分块PCA对所提取特征进行降维除冗,得到一组新的降维后特征;最后计算欧氏距离并采用最近邻分类器进行分类。实验结果表明,论文提出方法识别率可达99.33%,等误率(equal error rate,EER)低至0.21%。与传统的3种算法进行比较,该方法的识别率有很大提高,且具有较好的稳定性和鲁棒性。 展开更多
关键词 局部二元模式 主成分分析 特征提取 指静脉识别
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基于改进LBP算子的纹理图像分类方法 被引量：24
5
作者 李春利 沈鲁娟 《计算机工程与设计》 北大核心 2016年第1期232-236,共5页
为解决局部二值模式(LBP)在纹理图像识别中识别率低且算法不稳定的问题,提出一种基于改进LBP算子的纹理图像识别方法。将纹理图像均匀分块,获得LBP分布直方图,根据得到的训练模型决定测试样本的特征留取,利用多个尺度分块下的加权特征... 为解决局部二值模式(LBP)在纹理图像识别中识别率低且算法不稳定的问题,提出一种基于改进LBP算子的纹理图像识别方法。将纹理图像均匀分块,获得LBP分布直方图,根据得到的训练模型决定测试样本的特征留取,利用多个尺度分块下的加权特征向量距离进行图像的分类。该算法在NSF纹理数据库上取得了较好的分类效果,实验结果表明,相对于原始的基于LBP的纹理图像识别方法,该算法消减了对训练样本的依赖,具有更高的纹理图片识别率及稳定性。 展开更多
关键词 局部二值模式 分块 直方图 纹理图像 特征选择
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基于改进的HOG和LBP算法的人脸识别方法研究 被引量：23
6
作者 姚立平 潘中良 《光电子技术》 CAS 北大核心 2020年第2期114-118,124,共6页
人脸识别技术易受光照、表情等因素影响,为充分提取人脸特征信息,提出了融合改进的局部二值模式(LBP)和梯度方向直方图(HOG)方法提取人脸图形纹理、细节特征,利用列方向压缩的2DPCA+PCA算法对人脸的特征空间进行降维处理,使用2DPCA算法... 人脸识别技术易受光照、表情等因素影响,为充分提取人脸特征信息,提出了融合改进的局部二值模式(LBP)和梯度方向直方图(HOG)方法提取人脸图形纹理、细节特征,利用列方向压缩的2DPCA+PCA算法对人脸的特征空间进行降维处理,使用2DPCA算法降低了特征维度,解决了仅仅使用PCA方法,由于人脸图像特征维度高而造成求解模型复杂的问题,降低了计算规模,提高了运算速度。最后,使用ORL和Yale人脸数据库进行实验。结果表明,基于改进的LBP和HOG融合的特征提取具有一定的互补性,与其它的识别算法相比,该改进的算法识别率有了较大的提高,鲁棒性更强。 展开更多
关键词 人脸识别 局部二值模式特征方向梯度直方图特征 二维主成分分析算法 主成分分析算法
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LBP直方图与PCA的欧式距离的人脸识别 被引量：18
7
作者 黄金钰 张会林 闫日亮 《计算机系统应用》 2012年第6期202-204,198,共4页
基于LBP算子具有旋转不变性和灰度不变性等显著特点,本文通过LBP算子的特征提取,将人脸分成子区域,然后通过连接这些子区域的LBP直方图生成人脸特征向量,由于生成的特征向量的维数过高,通过PCA算法降维压缩,最后用欧式距离分类器完成测... 基于LBP算子具有旋转不变性和灰度不变性等显著特点,本文通过LBP算子的特征提取,将人脸分成子区域,然后通过连接这些子区域的LBP直方图生成人脸特征向量,由于生成的特征向量的维数过高,通过PCA算法降维压缩,最后用欧式距离分类器完成测试样本和训练样本的人脸识别,通过实验比较得出很好的人脸识别效果,此人脸识别算法过程用于火车站等各种公共场合有很好的应用效果。 展开更多
关键词 lbp直方图 PCA 特征向量 欧式距离 人脸识别
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基于荧光透射谱和高光谱图像纹理的茶叶病害预测研究 被引量：17
8
作者 芦兵 孙俊 +2 位作者 杨宁 武小红 周鑫 《光谱学与光谱分析》 SCIE EI CAS CSCD 北大核心 2019年第8期2515-2521,共7页
为了实现对茶叶病害的准确预测,避免病害特征提取过程中对茶叶的二次破坏,利用荧光透射技术对茶叶赤叶病叶片的荧光透射光谱特性展开研究。实验采集了健康茶叶叶片样本45个、赤叶病初期叶片样本60个及赤叶病中期叶片样本60个,并按照2∶... 为了实现对茶叶病害的准确预测,避免病害特征提取过程中对茶叶的二次破坏,利用荧光透射技术对茶叶赤叶病叶片的荧光透射光谱特性展开研究。实验采集了健康茶叶叶片样本45个、赤叶病初期叶片样本60个及赤叶病中期叶片样本60个,并按照2∶1的比例划分成训练集和预测集样本数,通过荧光透射手段利用高光谱仪器采集这些叶片的原始荧光透射光谱。通过对这3组叶片样本平均光谱强度曲线的分析,证实了利用荧光透射光谱信息对这3种病害类型叶片进行分类的可行性。然后使用多项式平滑(savitzky-golay, S-G)方法对原始光谱进行平滑和降噪处理。最后采用竞争性自适应重加权抽样法(competitive adaptive reweighted sampling, CARS)对预处理后的光谱数据进行特征波长的选取。经过50次加权采样后,最终选取出4个特征波长,分别为: 463, 512, 586和613 nm。为了最大化提取样本的病害特征信息,强化分类器输入病害特征值的典型性,使用高光谱反射技术,采集4个特征波长下的高光谱图像,分别使用2种不同的纹理提取算法提取病害叶片图像的纹理信息进行对比分析。首先利用灰度共生矩阵(GLCM)提取4幅图像的纹理信息,分别计算4个方向的灰度共生矩阵(0°, 45°, 90°及135°),然后计算5个共生矩阵的均值和方差。为了提高鲁棒性,取4幅图像纹理信息的平均值作为该叶片的纹理特征值,最终得到10个特征值。利用LBP(local binary patterns)算法获取特征波长下高光谱图像的纹理信息,并使用Uniform模式对LBP模型进行降维,最终每幅图像得到944个维度的LBP特征值,同样取4幅图像的平均值作为该叶片的LBP纹理特征值。最后通过极限学习机(ELM)分别建立特征光谱联合灰度共生矩阵纹理信息及LBP算子纹理信息的预测模型,由于模型的输入特征值不在一个量纲,首先对输入特征值进行归一化处理,然后再定� 展开更多
关键词 荧光透射 高光谱图像 特征融合 灰度共生矩 lbp算子 ELM
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实蝇科果实蝇属昆虫数字图像自动识别系统的构建和测试 被引量：17
9
作者 张蕾 陈小琳 +3 位作者 侯新文 刘成林 樊利民 汪兴鉴 《昆虫学报》 CAS CSCD 北大核心 2011年第2期184-196,共13页
针对双翅目实蝇科果实蝇属昆虫的自动识别,本文提出利用翅及中胸背板图像的局部二进制模式(local binary pattern,LBP)特征,采用Adaboost算法,设计和开发"实蝇科果实蝇属昆虫数字图像自动识别系统"(Automated Fruit fly Ident... 针对双翅目实蝇科果实蝇属昆虫的自动识别,本文提出利用翅及中胸背板图像的局部二进制模式(local binary pattern,LBP)特征,采用Adaboost算法,设计和开发"实蝇科果实蝇属昆虫数字图像自动识别系统"(Automated Fruit fly Identification System-Bactrocera,AFIS-B)。该系统包括图像采集、图像裁剪、预处理、特征提取、分类器设计、识别和显示,共7个模块。研究结果表明:LBP特征可以有效鉴别实蝇科果实蝇属昆虫;在对实蝇科果实蝇属8个种的测试中,该系统表现出较高的准确性和稳定性,平均识别率可达80%以上。此外,还对果实蝇属昆虫翅膀及中胸背板图像在光照不均匀、姿态扭曲、样本受损及样本量大小等不同条件下的识别率进行了试验测试。结果表明,该系统对测试样本的光照不均匀、姿态扭曲和样本受损都表现出良好的鲁棒性,正确识别率与训练集样本各个种数量在一定条件下明显正相关,与训练集样本物种总量负相关。该项研究为实蝇科有害昆虫自动识别系统的构建及实际应用提供了理论、方法及基础数据的支撑,亦可为其他昆虫自动识别系统的研究和构建提供有益借鉴。 展开更多
关键词 实蝇科 果实蝇属 数字图像 lbp特征 ADABOOST算法 自动识别系统
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基于Gabor滤波器和局部纹理特征提取的SAR目标识别算法 被引量：18
10
作者 王璐 张帆 +2 位作者 李伟 谢晓明 胡伟 《雷达学报（中英文）》 CSCD 2015年第6期658-665,共8页
该文提出了一种基于Gabor滤波器和Three-Patch Local Binary Patterns(TPLBP)局部纹理特征提取的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader,SAR)图像目标识别算法。首先,利用Gabor滤波器对SAR图像在不同方向上进行滤波,增强SAR图像中目标... 该文提出了一种基于Gabor滤波器和Three-Patch Local Binary Patterns(TPLBP)局部纹理特征提取的合成孔径雷达(Synthetic Aperture Rader,SAR)图像目标识别算法。首先,利用Gabor滤波器对SAR图像在不同方向上进行滤波,增强SAR图像中目标及其阴影的关键特征;然后,利用TPLBP算法对Gabor滤波之后的图像进行局部纹理特征提取,该算法克服了Local Binary Patterns(LBP)算法无法描述大范围领域纹理特征的缺陷,并且保持了LBP旋转不变的特性,减少了SAR图像目标方位变化对识别效果的影响;最后利用极限学习机(Extreme Learning Machine,ELM)分类器实现目标识别。该文通过MSTAR数据库中的3类SAR目标识别实验验证了该算法的有效性。 展开更多
关键词 SAR目标识别 GABOR滤波器 Three-Patch lbp 特征提取
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基于LBP和小波纹理特征的室内室外场景分类算法 被引量：15
11
作者 李锦锋 许勇 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2010年第5期742-748,共7页
室内室外场景识别是图像处理的基本问题之一。对此问题提出了一种不需要图像分割和目标识别的方法。首先,利用小波变换对原图像进行五层小波分解,然后用旋转不变的LBP(local binary pattern)算法对第二层至第五层的LL子图提取纹理特征,... 室内室外场景识别是图像处理的基本问题之一。对此问题提出了一种不需要图像分割和目标识别的方法。首先,利用小波变换对原图像进行五层小波分解,然后用旋转不变的LBP(local binary pattern)算法对第二层至第五层的LL子图提取纹理特征,再计算第二层和第一层LH,HL,HH子图的能量均值和方差,最后连接这两个过程形成的低维特征向量进行室内室外图像场景分类。实验结果表明此算法分类效果比较好,且识别室内室外场景并不需要目标形状等局部详细信息,只需要图像模糊化的全局纹理信息。 展开更多
关键词 室内室外场景识别 旋转不变 lbp 小波变换 纹理特征
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分块LBP的素描人脸识别 被引量：15
12
作者 周汐 曹林 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2015年第1期50-58,共9页
目的素描人脸识别属于异质人脸识别范畴,是刑侦领域的研究热点。根据素描人脸识别的特点,采用分块局部二值模式(LBP)特征,并用Ada Boost算法提取能有效鉴别素描人脸图像和可见光人脸图像对应关系的特征块。方法对素描图像和可见光图像... 目的素描人脸识别属于异质人脸识别范畴,是刑侦领域的研究热点。根据素描人脸识别的特点,采用分块局部二值模式(LBP)特征,并用Ada Boost算法提取能有效鉴别素描人脸图像和可见光人脸图像对应关系的特征块。方法对素描图像和可见光图像配准后,进行分块处理,计算每块的LBP直方图,将LBP直方图作为Ada Boost待选择特征。计算素描图像子块与可见光图像子块之间的Log概率统计,利用Ada Boost算法进行特征提取,逐步挑选能有效识别的特征子块,并把这些优选特征子块用于未知素描人脸识别。结果利用现有的素描人脸库,分别进行非交叉和交叉实验验证,识别率分别达到99%以及100%,证明了本文算法的有效性。结论该算法经优化后,可用于素描人脸识别。 展开更多
关键词 素描人脸识别 分块lbp ADABOOST算法 特征提取
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基于级联支持向量机融合多特征的人脸检测 被引量：14
13
作者 张小龙 刘书炘 刘满华 《计算机应用与软件》 CSCD 2016年第4期151-154,207,共5页
人脸图像中包含丰富的特征信息,不同特征具有其各自的优势。基于此,提出一种基于级联支持向量机有效融合多种特征的人脸检测算法。该算法首先利用肤色模型对待检图像进行预处理,筛选出疑似人脸区域。然后在疑似区域中提取图像的HOG(Hist... 人脸图像中包含丰富的特征信息,不同特征具有其各自的优势。基于此,提出一种基于级联支持向量机有效融合多种特征的人脸检测算法。该算法首先利用肤色模型对待检图像进行预处理,筛选出疑似人脸区域。然后在疑似区域中提取图像的HOG(Histogram of Oriented Gradients)和LBP(Local Binary Patterns)特征,并分别对这两种特征集进行特征选择,训练两个SVM(Support Vector Machine)分类器,最后将两个SVM分类器级联起来实现人脸检测。在多个人脸图像数据库上的实验结果表明,该人脸检测算法提高了人脸检测率,降低了误检率,并且对多种光照条件、姿态、表情以及部分遮挡的情况都具有较好的鲁棒性。 展开更多
关键词 人脸检测 HOG特征 lbp特征 SVM分类器 级联分类器
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基于局部投影与块LBP特征的图像检索 被引量：14
14
作者 邹彬 潘志斌 胡森 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2012年第6期671-677,共7页
首先将投影方法运用于图像局部子块,并与矢量量化技术相结合,得到投影矢量索引直方图特征,能够有效提取图像的颜色分布、空间关系等信息;其次,提出基于块基元的LBP纹理特征算法,既能有效提取块基元的结构模式,又能避免传统基于单像素LB... 首先将投影方法运用于图像局部子块,并与矢量量化技术相结合,得到投影矢量索引直方图特征,能够有效提取图像的颜色分布、空间关系等信息;其次,提出基于块基元的LBP纹理特征算法,既能有效提取块基元的结构模式,又能避免传统基于单像素LBP模板的不稳定性,并大幅减少了计算量;最后,基于显著图提出了划分显著区域和非显著区域的特征提取方案,使得分别提取的特征更富于视觉意义。实验结果表明,本文算法相对于传统索引直方图方法在性能上有较大的提高,平均查准率平均提高幅度为6.39%。 展开更多
关键词 图像检索 Bitmap特征 投影矢量 lbp特征 显著图
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一种基于改进LBP特征的人脸识别 被引量：12
15
作者 郭贺飞 陆建峰 董忠汶 《现代电子技术》 北大核心 2015年第4期98-101,105,共5页
传统的LBP算子只利用了局部的信息,而忽略了全局信息。MB_LBP算子虽然充分考虑了全局信息,但对局部信息的表示不足。在此提出一种改进后的LBP特征的人脸识别方法,改进后的LBP算子不仅能够利用局部特征,同时也兼顾了全局信息。该方法首... 传统的LBP算子只利用了局部的信息,而忽略了全局信息。MB_LBP算子虽然充分考虑了全局信息,但对局部信息的表示不足。在此提出一种改进后的LBP特征的人脸识别方法,改进后的LBP算子不仅能够利用局部特征,同时也兼顾了全局信息。该方法首先将人脸图像分块,对于每个分块,计算LBP特征,对于得到的LBP特征,根据其中心像素和分块灰度均值关系重新进行计算得到改进后的LBP特征,最后采用最近邻分类器进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,改进后的识别效果优于使用传统LBP算子和MB_LBP算子。采用改进后的LBP算子,能够明显提高识别率,在ORL和YALE的实验显示能提高3%~8%左右的识别率。 展开更多
关键词 lbp 人脸识别 特征提取 人脸数据库
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基于LBP统计特征的低分辨率安全帽识别 被引量：13
16
作者 周艳青 薛河儒 +2 位作者 姜新华 孙海鑫 寻言言 《计算机系统应用》 2015年第7期211-215,共5页
针对工地进出口的视频监控录像,考虑远距离低分辨率安全帽识别问题,探讨了低分辨率安全帽识别方法,分析了提取不同的特征和应用不同的分类器与识别率的关系.首先截取视频中的人头,获得大小为22*22的图像,然后分别提取图像的统计特征、... 针对工地进出口的视频监控录像,考虑远距离低分辨率安全帽识别问题,探讨了低分辨率安全帽识别方法,分析了提取不同的特征和应用不同的分类器与识别率的关系.首先截取视频中的人头,获得大小为22*22的图像,然后分别提取图像的统计特征、局部二进制模式特征、快速主成分分析特征,再利用分类器和反向人工神经网络进行分类预测,最后计算测试样本的识别率.实验结果表明,提取图像的二进制模式统计特征,再结合反向人工神经网络的识别率效果最佳,识别率可达87.27%. 展开更多
关键词 低分辨率 局部二进制模式 统计特征 反向人工神经网络 识别率
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一种基于LBP特征提取和稀疏表示的肝病识别算法 被引量：11
17
作者 韩秀芝 赵希梅 +1 位作者 于可歆 王国栋 《中国生物医学工程学报》 CAS CSCD 北大核心 2017年第6期647-653,共7页
由于肝脏超声图像具有回声不均匀、边缘模糊等缺点,肝脏疾病的无创诊断易受影响,而且目前临床基于肝脏超声图像的肝病诊断主要依靠医生的主观判断,其缺点为依赖医生主观经验且耗时,因此提出一种基于局部二值模式(LBP)特征提取和稀疏表... 由于肝脏超声图像具有回声不均匀、边缘模糊等缺点,肝脏疾病的无创诊断易受影响,而且目前临床基于肝脏超声图像的肝病诊断主要依靠医生的主观判断,其缺点为依赖医生主观经验且耗时,因此提出一种基于局部二值模式(LBP)特征提取和稀疏表示的肝病识别算法。从肝脏超声图像中提取感兴趣区域,使用LBP特征提取方法对感兴趣区域提取图像特征,将得到的特征进行字典训练,得到稀疏矩阵,最终采取支持向量机对其进行分类。实验样本均取自青岛大学附属医院肝胆科。实验1使用该方法对100个正常肝脏样本和100个肝硬化样本进行分类,准确率达到99.50%,实验2使用该方法对肝硬化、脂肪肝、肝血管瘤和肝癌4类样本共200个进行分类,AUC值分别为67.2%、65.1%、55.0%和62.6%。ROC曲线表明,提出的分类方法在准确率和泛化能力上均优于传统方法,有助于肝病的临床诊断。 展开更多
关键词 肝脏超声图像 lbp特征 稀疏表示 肝病识别 ROC曲线
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基于YOLOv2的行人检测方法研究 被引量：10
18
作者 刘建国 罗杰 +1 位作者 王帅帅 关挺 《数字制造科学》 2018年第1期50-54,59,共6页
针对传统基于人工提取行人特征鲁棒性差,漏检率高的问题,借鉴目标检测的研究成果YOLOv2算法,提出基于YOLOv2网络的行人检测方法。该方法在YOLOv2网络之前加入底层特征提取层,选择LBP纹理特征作为底层特征提取层算子进行预处理,将行人背... 针对传统基于人工提取行人特征鲁棒性差,漏检率高的问题,借鉴目标检测的研究成果YOLOv2算法,提出基于YOLOv2网络的行人检测方法。该方法在YOLOv2网络之前加入底层特征提取层,选择LBP纹理特征作为底层特征提取层算子进行预处理,将行人背景差异转化为纹理差异,突出行人特征,然后根据行人在图片中呈现高宽比相对固定,对数据集目标框聚类分析得出最优anchor个数及维度,微调网络参数,训练得到最优模型。在INRIA行人数据集上进行试验,结果表明,该模型在行人检测中漏检率明显优于传统HOG+SVM、Faster-RCNN以及直接应用YOLOv2的方法,在INRIA数据集上误检率为10-1时,漏检率仅为9.26%。 展开更多
关键词 行人检测 YOLOv2 底层特征提取层 lbp特征 聚类分析
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高光谱和图像特征相融合的生菜病害识别 被引量：10
19
作者 芦兵 孙俊 +2 位作者 毛罕平 杨宁 武小红 《江苏农业学报》 CSCD 北大核心 2018年第6期1254-1259,共6页
为精准识别生菜的病害类型及所处病害时期,提出了一种结合高光谱技术和图像特征提取技术融合的生菜病害诊断方法。利用高光谱套件分别采集炭疽病、菌核病、白粉病的发病早期、中期和晚期以及健康状态下生菜叶片样本的高光谱信息,利用多... 为精准识别生菜的病害类型及所处病害时期,提出了一种结合高光谱技术和图像特征提取技术融合的生菜病害诊断方法。利用高光谱套件分别采集炭疽病、菌核病、白粉病的发病早期、中期和晚期以及健康状态下生菜叶片样本的高光谱信息,利用多项式平滑(Savitzky-Golay,SG)算法对原始光谱数据进行降噪平滑处理,采用连续投影算法(Successive projections algorithm,SPA)对预处理后的数据进行特征波长的优选,使用一阶到三阶矩和纹理LBP算子分别提取样本图像的颜色特征和纹理特征,最后通过SVR预测模型对颜色、纹理及光谱特征值数据进行训练并对预测集样本进行分类研究。结果表明,基于高光谱和图像融合特征的SVR预测模型性能良好,预测集决定系数为0.895 6,均方根误差为3. 75%。由于决定系数不够理想,通过引入松弛变量的方式降低间隔阈值,最终模型预测集决定系数为0.928 6,均方根误差为0. 034 2,决定系数提高了3. 68%,均方根误差降低了8. 8%,病害时期判断准确率为92. 23%。说明该方法能够较有效地诊断生菜的病害类型及所处病害时期,可为农业精准化管理中病害的自动防治提供参考。 展开更多
关键词 高光谱 图像特征 特征融合 三阶矩 lbp算子 SVR
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改进的LBP算子和稀疏表达分类在人脸表情识别上的应用 被引量：8
20
作者 赵栋杰 《电子设计工程》 2016年第20期174-177,共4页
在人脸表情识别中,基于局部二值模式(LBP)算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点。本文提出一种C-LBP算法通过加入中心点到算法中进行特特征... 在人脸表情识别中,基于局部二值模式(LBP)算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点。本文提出一种C-LBP算法通过加入中心点到算法中进行特特征提取,能够更有效的提取特征数据。再结合使用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别。经实验结果表明,与传统LBP算法对比,文中算法用于人脸表情的识别的识别率得到大幅度提高。 展开更多
关键词 lbp C—lbp 特征提取 稀疏表达 分类器
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