实木地板纹理的梯度增强特征提取与分类方法

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作者 梁展滔 周铭骏 +5 位作者 黄国豪 翟亚宁 杨方虎 殷建新 高兴宇 黄扬 《计算机与现代化》 2026年第2期88-96,共9页

实木地板因其美观、耐用、维护成本低及经济实惠等优点,广泛应用于建筑装饰领域。木地板的纹理不仅是其独特的美学特征,也是衡量其品质的重要标准。为了满足特定的室内装饰需求,木地板纹理应具备一致性、自然美感、独特性、多样性及清... 实木地板因其美观、耐用、维护成本低及经济实惠等优点,广泛应用于建筑装饰领域。木地板的纹理不仅是其独特的美学特征,也是衡量其品质的重要标准。为了满足特定的室内装饰需求,木地板纹理应具备一致性、自然美感、独特性、多样性及清晰度。然而,传统人工纹理分类方法受劳动强度、检测效率及主观因素影响,难以满足智能化、自动化生产需求。针对该问题,本文提出一种基于梯度增强局部二值特征(LBP)的实木地板纹理判别与分类方法。首先,对木地板图像进行双边滤波预处理,以保留边缘信息并降低噪声。然后,采用本文所提出的梯度增强局部二值算子(ga-LBP)提取木纹特征点,并结合自适应聚类方法对木纹特征进行16位编码,同时利用主成分分析(PCA)对特征向量进行降维,以优化特征表达。最后,采用支持向量机(SVM)进行分类训练与识别。实验结果表明,本文所提出的梯度增强局部二值算子能有效增强竖纹、斜纹和螺旋纹等8种木纹特征,结合木纹聚类编码方法能够准确表征不同纹理分布特征,从而提高支持向量机分类准确率。该方法的有效性和可行性得到了充分验证,为实木地板智能检测与分类提供了一种高效、可靠的技术方案。 展开更多

关键词 实木地板 纹理判别 梯度增强局部二值算子 主成分分析方法 支持向量机

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基于ILBP特征与XGBoost的烟支外观缺陷检测

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作者 杨彪 王俊杰 李华文 《陕西理工大学学报(自然科学版)》 2025年第5期53-62,共10页

烟支外观缺陷是决定卷烟品质和企业品牌影响力的重要因素,而传统人工检测方法的效率难以满足高速卷烟机组检测需求,为提升烟支产品竞争力和自动化检测水平,提出了一种基于改进局部二值模式(ILBP)与极限梯度提升(XGBoost)模型的烟支外观... 烟支外观缺陷是决定卷烟品质和企业品牌影响力的重要因素,而传统人工检测方法的效率难以满足高速卷烟机组检测需求,为提升烟支产品竞争力和自动化检测水平,提出了一种基于改进局部二值模式(ILBP)与极限梯度提升(XGBoost)模型的烟支外观图像分类方法。首先,为保证图像质量和清晰度,对采集的缺陷烟支图像进行灰度化和平滑滤波处理;然后,将预处理后的缺陷烟支图像利用改进LBP描述符进行特征提取,以降低LBP特征维度之间冗余性和提升特征表达能力;最后,使用XGBoost对缺陷烟支进行分类识别,并引入改进粒子群优化算法对XGBoost超参数进行迭代优化,以提升模型分类性能。结果表明,该方法在自建缺陷烟支数据集上识别率达96.8%,单张图片检测时间4.9 ms,检测精度和时间均优于对比模型。该方法可为烟支外观缺陷检测提供一种新思路。 展开更多

关键词 烟支外观 缺陷检测 改进LBP 改进粒子群优化算法 极限梯度提升

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面部多特征融合的驾驶员疲劳检测方法 被引量：22

3

作者 周云鹏 朱青 +2 位作者 王耀南 卢笑 凌志刚 《电子测量与仪器学报》 CSCD 2014年第10期1140-1148,共9页

为了监测驾驶员的疲劳状态,提出了一种基于面部多种疲劳参数的驾驶员状态检测算法。首先利用Gabor滤波和梯度信息增强眼睛和嘴部的边缘信息以进行准确定位,然后采用一种旋转不变的LBP金字塔特征对眼睛进行特征描述,训练线性SVM分类器判... 为了监测驾驶员的疲劳状态,提出了一种基于面部多种疲劳参数的驾驶员状态检测算法。首先利用Gabor滤波和梯度信息增强眼睛和嘴部的边缘信息以进行准确定位,然后采用一种旋转不变的LBP金字塔特征对眼睛进行特征描述,训练线性SVM分类器判别眼睛的开闭状态;并根据嘴部的张开面积及宽高比判断嘴部的开闭状态,同时通过统计眼睛在垂直方向上的运动确定头部位置的变化。最后基于眼睛和嘴部的状态、头部的位置,计算出4个能够描述驾驶员状态的疲劳参数,利用模糊系统推理得出驾驶员最终的疲劳状态。实验结果证明检测和状态判别的算法都有较高的准确率,其中眼睛状态的识别率平均在97%,嘴部状态的识别率也能达到92%;模糊系统的合理性也在实验中得以验证。 展开更多

关键词 疲劳检测 GABOR滤波 梯度信息 LBP特征金字塔 模糊系统

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梯度-LBP优化深度图像分析的性别人脸识别 被引量：4

4

作者 李晓丽 李小红 《计算机应用研究》 CSCD 北大核心 2014年第11期3502-3505,3513,共5页

针对目前最先进的3DLBP人脸识别算法中仍存在特征长度大、编码不稳定等固有缺陷,提出了一种基于梯度LBP的深度图像分析算法。从各种不同方向视觉化LBP算子,计算相邻像素的深度差,产生多个有导向的深度差图像,串联合并各个深度差直方图信... 针对目前最先进的3DLBP人脸识别算法中仍存在特征长度大、编码不稳定等固有缺陷,提出了一种基于梯度LBP的深度图像分析算法。从各种不同方向视觉化LBP算子,计算相邻像素的深度差,产生多个有导向的深度差图像,串联合并各个深度差直方图信息,形成唯一有导向的深度差直方图。在Kinect和范围扫描仪数据库图像上的所有实验均证明了所提描述符优于3DLBP。此外,还加权合并所提描述符和灰度图像的LBPU2,在高质量3D范围扫描仪数据库图像(Texas 3DFR)和Kinect设备采集的低质量图像(EURECOM Kinect人脸数据库)上的总体平均识别率可高达96.70%。 展开更多

关键词 性别人脸识别 局部二值模式 梯度-LBP 深度图像分析 加权合并

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融合局部特征的面部遮挡表情识别 被引量：22

5

作者 王晓华 李瑞静 +1 位作者 胡敏 任福继 《中国图象图形学报》 CSCD 北大核心 2016年第11期1473-1482,共10页

目的针对人脸表情识别中存在局部遮挡的问题,提出一种融合局部特征的面部遮挡表情识别方法。方法首先,为了减少噪声的影响,利用高斯滤波对归一化后的图像进行去噪处理;然后根据人脸不同部位对表情识别的不同贡献度,将图像划分为两个重... 目的针对人脸表情识别中存在局部遮挡的问题,提出一种融合局部特征的面部遮挡表情识别方法。方法首先,为了减少噪声的影响,利用高斯滤波对归一化后的图像进行去噪处理;然后根据人脸不同部位对表情识别的不同贡献度,将图像划分为两个重要的子区域,并分别对该子区域进行不重叠分块处理;采用改进的中心对称局部二值模式(差值中心对称局部二值模式DCS-LBP)和改进的差值局部方向模式(梯度中心对称局部方向模式GCS-LDP)对各个子块提取相应的特征,并采用级联的方式得到图像的特征直方图;最后结合最近邻分类器对表情图像进行分类识别:利用卡方距离求取测试集图像与训练集图像特征直方图之间的距离,同时考虑到遮挡的干扰以及每个子块包含信息量的不同,利用信息熵对子块得到的卡方距离进行自适应加权。结果在日本女性人脸表情库(JAFFE)和Cohn-Kanade(CK)人脸表情库上进行了3次交叉实验。在JAFFE库中随机遮挡、嘴部遮挡和眼部遮挡分别可以取得92.86%、94.76%和86.19%以上的平均识别率;在CK库中随机遮挡、嘴部遮挡和眼部遮挡分别可以取得99%、98.67%和99%以上的平均识别率。结论该特征提取方法通过融合梯度方向上灰度值的差异以及梯度方向之间边缘响应值的差异来描述图像的特征,更加完整地提取了图像的细节信息。针对遮挡情况,本文采用的图像分割和信息熵自适应加权方法,有效地降低了遮挡对表情识别的干扰。在相同的实验环境下,与经典的局部特征提取方法以及遮挡问题处理方法的对比表明了该方法的有效性和优越性。 展开更多

关键词 人脸表情识别 局部遮挡 差值中心对称局部二值模式(DCS-LBP) 梯度中心对称局部方向模式(GCS-LDP) 自适应加权

原文传递

利用局部二值模式和方向梯度直方图融合特征对木材缺陷的支持向量机学习分类 被引量：22

6

作者 罗微 孙丽萍 《东北林业大学学报》 CAS CSCD 北大核心 2019年第6期70-73,共4页

根据木材缺陷类型及视觉特点的不同,将木材缺陷分为6类,加上正常无缺陷木材共分7类;实验将图像样本转化为灰度图后生成680个训练样本数据集和94个测试样本数据集。在分析单一方向梯度直方图(HOG)特征及局部二值模式(LBP)采用不同核函数... 根据木材缺陷类型及视觉特点的不同,将木材缺陷分为6类,加上正常无缺陷木材共分7类;实验将图像样本转化为灰度图后生成680个训练样本数据集和94个测试样本数据集。在分析单一方向梯度直方图(HOG)特征及局部二值模式(LBP)采用不同核函数对木材缺陷分类性能的基础上,提出局部二值模式和方向梯度直方图融合特征对木材缺陷分类。融合特征经主成分分析并降维,利用支持向量机的4种不同核函数分别验证局部二值模式和方向梯度直方图融合特征对木材缺陷分类的性能。结果表明:利用局部二值模式和方向梯度直方图融合特征比单一缺陷特征具有更高效的分类性能;采用线性核函数及高斯核函数对局部二值模式和方向梯度直方图融合特征进行支持向量机分类,分类准确率分别可达98.9%和97.8%,木材缺陷可实现自动检测分类。 展开更多

关键词 木材 木材缺陷分类 方向梯度直方图 局部二值模式 支持向量机

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基于改进WLD的纹理特征提取方法 被引量：6

7

作者 郭仙草 石美红 李青 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第4期210-216,共7页

在纹理分类应用背景下,原始韦伯局部描述符(WLD)对纹理模式区分能力有限。针对该问题,提出一种基于正负梯度改进的WLD(WLD-PNG)。利用局部窗内像素点间灰度变化的正负梯度构建纹理特征描述符,通过分离计算正负梯度的差分激励算子,保留... 在纹理分类应用背景下,原始韦伯局部描述符(WLD)对纹理模式区分能力有限。针对该问题,提出一种基于正负梯度改进的WLD(WLD-PNG)。利用局部窗内像素点间灰度变化的正负梯度构建纹理特征描述符,通过分离计算正负梯度的差分激励算子,保留灰度等级变化的正负性信息,以增强纹理模式的可区分性,运用均匀局部二值模式(u LBP)提取灰度等级变化的空间分布结构信息,并提高纹理模式的识别能力,使用均匀量化和编码技术将差分激励算子与u LBP结合,从而描述图像的纹理特征。在Brodatz和KTH-TIPS2-a纹理库上进行对比实验,结果表明,与原始WLD,u LBP,WLD+u LBP及已有改进的WLD等方法相比,WLD-PNG在提高纹理分类性能的同时,具有较好的稳健性和较低的计算复杂度。 展开更多

关键词 纹理分类 纹理特征 韦伯局部描述符 差分激励 正负梯度 局部二值模式

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基于局部二元模式特征的行人检测 被引量：7

8

作者 黄茜 刘军 +1 位作者 彭啸 孙涛 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2011年第6期2119-2123,共5页

针对复杂背景下的行人检测问题,从纹理信息的角度,提出了基于分块的局部二元模式(LBP)算法。利用局部二元模式均匀模式算子提取小块图像的特征直方图后,并进行归一化,最后将所有的小块特征级联起来形成最终的局部二元模式特征。为了便... 针对复杂背景下的行人检测问题,从纹理信息的角度,提出了基于分块的局部二元模式(LBP)算法。利用局部二元模式均匀模式算子提取小块图像的特征直方图后,并进行归一化,最后将所有的小块特征级联起来形成最终的局部二元模式特征。为了便于比较,采用了支持向量机(SVM)算法分别对梯度方向直方图(HOG)特征和局部二元模式特征训练了相应的分类器。实验结果表明,基于分块的局部二元模式特征在公开的INRIA数据集上能得到较好的检测效果。 展开更多

关键词 行人检测 梯度方向直方图 局部二元模式 支持向量机 分块

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自适应阈值局部特征融合的人脸识别 被引量：5

9

作者 齐美彬 田中贺 蒋建国 《合肥工业大学学报（自然科学版）》 CAS 北大核心 2018年第4期468-472,512,共6页

针对局部二值模式(local binary pattern,LBP)提取图像纹理特征时阈值不能自适应以及缺少方向信息的问题,文章提出了一种自适应阈值局部特征融合的人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,提取每个子块自适应阈值均匀模式的局部... 针对局部二值模式(local binary pattern,LBP)提取图像纹理特征时阈值不能自适应以及缺少方向信息的问题,文章提出了一种自适应阈值局部特征融合的人脸识别算法。首先对原始人脸图像进行分块处理,提取每个子块自适应阈值均匀模式的局部二值模式(uniform local binary pattern,ULBP)特征和局部梯度编码(local gradient coding,LGC)特征;然后,将2种局部特征串联在一起融合为1种特征,得到每个子块的直方图特征,把每个子块图像的信息熵作为直方图加权系数,将所有子块图像的直方图乘以各自的加权系数,连接得到整幅人脸图像的直方图特征;最后用支持向量机(support vector machine,SVM)分类器进行识别分类。在ORL、Yale、FERET(be、bj、bf子库)人脸数据库上进行试验,该人脸识别算法分别得到了99.0%、98.7%、87.5%、93.0%、88.5%的识别率,正确识别率较高,算法对其他纹理分类、目标识别也具有一定的参考价值。 展开更多

关键词 人脸识别 自适应阈值 局部二值模式(LBP) 局部梯度编码(LGC) 信息熵

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改进的HOG和Gabor,LBP性能比较 被引量：34

10

作者 向征 谭恒良 马争鸣 《计算机辅助设计与图形学学报》 EI CSCD 北大核心 2012年第6期787-792,共6页

为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种改进的梯度方向直方图(HOG)人脸识别方法.首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取HOG特征;然后将所有网格HOG特征向量进行组合,实现整个人脸特征表达;最后采用最近邻分类器进行识别... 为了实现复杂环境下的人脸特征有效表达,提出一种改进的梯度方向直方图(HOG)人脸识别方法.首先以人脸图像网格作为采样窗口并在其上提取HOG特征;然后将所有网格HOG特征向量进行组合,实现整个人脸特征表达;最后采用最近邻分类器进行识别.另外,比较了该方法与Gabor小波和局部二值模式(LBP)2种著名的人脸局部特征表示方法的优劣.实验结果表明,在调优的HOG参数下,在具有光照和时间环境等复杂变化的FERET人脸库中,较少维数的HOG特征比LBP特征有更好的表现,而且HOG特征提取时间和特征向量维数比Gabor小波方法更具有优势. 展开更多

关键词 梯度方向直方图 GABOR小波 局部二值模式 人脸识别 识别率

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联合梯度直方图和局部二值模式特征的人体检测 被引量：13

11

作者 黄炎 范赐恩 +2 位作者 朱秋平 张虎 邓德祥 《光学精密工程》 EI CAS CSCD 北大核心 2013年第4期1047-1053,共7页

针对采用单一梯度方向直方图(HOG)特征进行人体检测时易受竖直梯度分量干扰的缺点,提出了将分块局部二值模式(LBP)特征加入HOG特征的方法。首先,将检测窗口划分为大小为16×16的不重叠块,以块为单位统计LBP特征直方图,并通过大量实... 针对采用单一梯度方向直方图(HOG)特征进行人体检测时易受竖直梯度分量干扰的缺点,提出了将分块局部二值模式(LBP)特征加入HOG特征的方法。首先,将检测窗口划分为大小为16×16的不重叠块,以块为单位统计LBP特征直方图,并通过大量实验获得了LBP算子的最佳参数;然后用优化过的插值方式计算HOG特征,将两者组成联合直方图。最后,用线性支持向量机(SVM)通过Bootstrapping的方式训练,得到判别模型。在INRIA人体库上的测试表明,检出率在误检率(FPPW)为10-4时由原始的89%提高到95%,单窗口检测速度由0.625ms提高到0.533ms。本文将纹理特征加入原始描述轮廓的HOG特征中,排除了部分梯度干扰信息造成的误检,提高了检出率。 展开更多

关键词 梯度方向直方图 分块局部二元模式 支持向量机 人体检测

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一种基于HOG-LBP的高效车辆检测方法 被引量：18

12

作者 杨先凤 杨燕 《计算机工程》 CAS CSCD 2014年第9期210-214,共5页

针对形状特征在车辆检测中存在的误检现象,在分析误检原因的基础上,提出一种融合形状和纹理特征的车辆检测方法。对检测窗口中划分的胞元进行方向梯度直方图特征和统一化局部二进制模式算子的求解,统计检测窗口中各胞元的特征情况,在形... 针对形状特征在车辆检测中存在的误检现象,在分析误检原因的基础上,提出一种融合形状和纹理特征的车辆检测方法。对检测窗口中划分的胞元进行方向梯度直方图特征和统一化局部二进制模式算子的求解,统计检测窗口中各胞元的特征情况,在形成浏览窗口的形状和纹理特征过程中,采用主成分分析解决特征的高维度和冗余问题,结合支持向量机进行特征训练和检测实验。实验结果证明,该方法有效兼顾车辆图像的形状和纹理两方面的特征,在不影响检测速度的同时,明显降低了车辆检测的误检率,在时效和精度两方面都取得较好的效果。 展开更多

关键词 车辆检测 误检 方向梯度直方图 局部二进制模式 主成分分析 支持向量机

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基于HOG与多实例在线学习的目标跟踪算法 被引量：7

13

作者 刘哲 陈恳 郑紫微 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第1期158-163,共6页

为实现在局部遮挡、光线变化等复杂背景下的目标跟踪,提出一种基于梯度方向直方图(HOG)与多实例在线学习的目标跟踪算法。利用已标定目标图像的HOG特征空间,结合局部二值模式(LBP)描述方法获取特征向量,构建初始随机蕨检测算子,采用随... 为实现在局部遮挡、光线变化等复杂背景下的目标跟踪,提出一种基于梯度方向直方图(HOG)与多实例在线学习的目标跟踪算法。利用已标定目标图像的HOG特征空间,结合局部二值模式(LBP)描述方法获取特征向量,构建初始随机蕨检测算子,采用随机多尺度采样方法跟踪每一帧的目标位置和尺寸,并基于多实例在线学习框架,通过检测到的目标样本以及附近的背景样本在线更新检测算子。将该算法与Online Boosting Tracker,MILTracker等在线学习目标跟踪算法在多个标准视频序列中进行比较,实验结果表明,该算法在局部遮挡和光照变化的环境下具有较好的跟踪稳定性,但在抗目标旋转方面有待优化。 展开更多

关键词 随机蕨 梯度方向直方图 局部二值模式 多实例学习 在线学习 目标检测 目标跟踪

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基于HOG与LBP特征的人脸识别方法 被引量：11

14

作者 孙玉 刘贵全 《计算机工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期205-208,214,共5页

针对人脸识别方法在复杂环境下识别性能下降、单一特征表述能力有限的问题,基于梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)特征,提出一种人脸识别方法。通过提取人脸的HOG特征和LBP特征,利用主成分分析和线性判别分析方法进行线性降维,给... 针对人脸识别方法在复杂环境下识别性能下降、单一特征表述能力有限的问题,基于梯度方向直方图(HOG)和局部二值模式(LBP)特征,提出一种人脸识别方法。通过提取人脸的HOG特征和LBP特征,利用主成分分析和线性判别分析方法进行线性降维,给出基于加权的特征融合策略。在环境复杂的人脸数据库上进行实验,结果表明,相比于单一的局部特征,该特征融合方法能提高人脸识别的精度与速度。 展开更多

关键词 人脸识别 梯度方向直方图特征 局部二值模式特征 特征融合 识别率

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基于感兴趣区域和HOG-MBLBP特征的交通标识检测 被引量：13

15

作者 刘成云 常发亮 陈振学 《电子与信息学报》 EI CSCD 北大核心 2016年第5期1092-1098,共7页

交通标识检测中样本类别间的不平衡常常导致分类器的检测性能弱化,为了克服这一问题,该文提出一种基于感兴趣区域和HOG-MBLBP融合特征的交通标识检测方法。首先采用颜色增强技术分割提取出自然背景中交通标识所在的感兴趣区域;然后对标... 交通标识检测中样本类别间的不平衡常常导致分类器的检测性能弱化,为了克服这一问题,该文提出一种基于感兴趣区域和HOG-MBLBP融合特征的交通标识检测方法。首先采用颜色增强技术分割提取出自然背景中交通标识所在的感兴趣区域;然后对标识样本库提取HOG-MBLBP融合特征,并用遗传算法对SVM交叉验证进行参数的优化选取,以此来训练和提升SVM分类器性能;最后将提取的感兴趣区域图像的HOG-MBLBP特征送入训练好的SVM多分类器,进行进一步的精确检测和定位,剔除误检区域。在自建的中国交通标识样本库上进行了实验,结果表明所提方法能达到99.2%的分类准确度,混淆矩阵结果也表明了该方法的优越性。 展开更多

关键词 交通标识检测 感兴趣区域 HOG描述子 LBP描述子 支持向量机(SVM)

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电磁层析成像技术中的图像重建算法 被引量：2

16

作者 李柳 赵钱 +1 位作者 罗跃 卜洋洋 《沈阳师范大学学报（自然科学版）》 CAS 2022年第1期86-90,共5页

电磁层析成像技术(electromagnetic tomography,EMT)是基于电磁感应原理的过程检测技术,包括正问题和逆问题。首先,基于传统的“O”型传感器阵列模型,通过有限元剖分法来解决正问题以获得灵敏度矩阵和检测值;然后根据检测值来重构物场... 电磁层析成像技术(electromagnetic tomography,EMT)是基于电磁感应原理的过程检测技术,包括正问题和逆问题。首先,基于传统的“O”型传感器阵列模型,通过有限元剖分法来解决正问题以获得灵敏度矩阵和检测值;然后根据检测值来重构物场内部的结构即EMT技术的逆问题。由于重建算法的选择对重建图像的影响至关重要,所以重点研究了不同重建算法在EMT逆问题中的应用,并在传统共轭梯度算法的基础上进行改良,研究更适合EMT技术的新算法。构建了3种扰动模型,利用控制变量法,采用LBP,Landweber迭代,传统的和修正后的共轭梯度4种算法对物场进行重建。给出了每种算法的基本原理,并阐述了传统和修正共轭梯度算法的计算流程,采用图像质量和图像相关度2个参数对重建图像进行了评价。最后得出结论:LBP方法运算简单,适合单一扰动重构;共轭梯度算法的图像质量和相关度较高;修正共轭梯度算法收敛效果更好,而且图像相关度较高。 展开更多

关键词 电磁层析成像技术 LBP Landweber迭代 修正共轭梯度算法

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多特征融合下的快速行人检测 被引量：2

17

作者 谷灵康 周鸣争 《光电工程》 CAS CSCD 北大核心 2015年第9期14-20,共7页

文章根据头顶像素点的梯度方向具有固定范围的特性在前景中找出头顶候选点,依此快速确定人体头肩部区域,将其作为待测窗口;然后提取待测窗口的照度不变性色彩特征与旋转不变性LBP纹理特征,并通过引入背景权重直方图算法(BWH)实现多特征... 文章根据头顶像素点的梯度方向具有固定范围的特性在前景中找出头顶候选点,依此快速确定人体头肩部区域,将其作为待测窗口;然后提取待测窗口的照度不变性色彩特征与旋转不变性LBP纹理特征,并通过引入背景权重直方图算法(BWH)实现多特征融合;最后采用直方图交叉核支持向量机(HIKSVM)进行分类检测。实验结果表明,与传统的滑动窗口搜索方法相比,根据头顶点可以快速选取含有人体头肩部的待测窗口,提高了检测的效率;HSV和LBP多特征融合提高了检测的精确性,本文方法对于复杂动态场景、遮挡现象以及目标自身形变具有较强的鲁棒性和较高的准确性,在多种行人数据集中测试取得良好的效果。 展开更多

关键词 行人检测 像素点梯度方向 HSV颜色特征 LBP纹理特征 直方图交叉核支持向量机

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基于空间多尺度HOG特征的人脸表情识别方法 被引量：12

18

作者 童莹 《计算机工程与设计》 CSCD 北大核心 2014年第11期3918-3922,3979,共6页

传统HOG特征是一种有效的图像边缘信息描述符,但它忽略了局部特征之间的空间排列信息,针对此缺点,提出空间多尺度HOG模型。逐层将图像细化分成一系列不同尺度的子区域;采用改进HOG算子分别计算各个子区域的梯度方向直方图,按层按顺序将... 传统HOG特征是一种有效的图像边缘信息描述符,但它忽略了局部特征之间的空间排列信息,针对此缺点,提出空间多尺度HOG模型。逐层将图像细化分成一系列不同尺度的子区域;采用改进HOG算子分别计算各个子区域的梯度方向直方图,按层按顺序将其连接,得到整幅图像的"空间多尺度"HOG特征。在JAFFE数据库上的实验结果表明,该算法在识别效果和运行时间方面优于HOG、LBP、Gabor等传统特征描述子,通过多尺度梯度方向准确描述了面部肌肉褶皱变化所蕴含的表情信息,是一种更有效的表情特征描述子。 展开更多

关键词 梯度方向直方图 空间多尺度 人脸表情识别 局部二值模式 GABOR小波变换

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半监督SVM分类算法的交通视频车辆检测方法 被引量：6

19

作者 蒋新华 高晟 +1 位作者 廖律超 邹复民 《智能系统学报》 CSCD 北大核心 2015年第5期690-698,共9页

针对交通场景运动车辆检测中车辆数目统计准确率不高、自适应性不强等问题,提出了一种基于半监督支持向量机(SVM)分类算法的交通视频车辆检测方法。利用人工标记的少量样本,分别训练2个基于方向梯度直方图(HOG)特征与基于局部二值模式(L... 针对交通场景运动车辆检测中车辆数目统计准确率不高、自适应性不强等问题,提出了一种基于半监督支持向量机(SVM)分类算法的交通视频车辆检测方法。利用人工标记的少量样本,分别训练2个基于方向梯度直方图(HOG)特征与基于局部二值模式(LBP)特征的不同核函数的SVM分类器;结合半监督算法的思想,构建SVM的半监督分类方法(SEMI-SVM),标记未知样本并加入到原样本库中,该方法支持样本库动态更新,避免了繁重的人工标记样本的工作,提高了自适应性;最后,通过三帧差分法提取运动区域,加载分类器在该区域进行多尺度检测,标记检测出来的运动车辆,统计车辆数目。实验结果表明:该方法在具有一定的自适应性的同时,有较高的车辆检测准确率,即使在复杂交通情况下,对运动车辆依然有很好的检测效果。 展开更多

关键词 车辆检测 HOG特征 LBP特征 SVM分类器 半监督学习 运动区域

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融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法 被引量：13

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作者 陈静 张艳新 姜媛媛 《传感器与微系统》 CSCD 2019年第12期58-61,共4页

针对单一纹理特征与单一分类器对失真纹理图像分类识别率差的问题,提出了一种融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法。利用改进的方向梯度直方图(HOG)特征提取方法以及局部二值模式(LBP)图像的灰度共生矩阵进行特征提取;将提取的特征... 针对单一纹理特征与单一分类器对失真纹理图像分类识别率差的问题,提出了一种融合多特征与随机森林的纹理图像分类方法。利用改进的方向梯度直方图(HOG)特征提取方法以及局部二值模式(LBP)图像的灰度共生矩阵进行特征提取;将提取的特征矩阵级联组成一个新的特征矩阵,利用主成分分析法进行降维融合处理;降维融合后的特征矩阵输入随机森林,通过融合投票得到最终的识别率。在KTH-TIPS失真纹理图像库上进行对比实验,结果表明:采用融合多特征与随机森林的分类方法提高了失真纹理图像的分类正确率,且具有更好的实时性。 展开更多

关键词 方向梯度直方图(HOG)特征 局部二值模式(LBP) 灰度共生矩阵 主成分分析 随机森林

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