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基于四元数局部排序二值模式特征的行人识别
被引量：
1
1
作者
田甜
黄影平
+1 位作者
胡兴
慈文彦
《电子测量技术》
2019年第4期117-122,共6页
行人特征提取是行人识别中关键步骤之一。传统的做法是分别从彩色图像的每个颜色通道(即R、G、B通道)中提取特征描述子(如方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等),最后合并成一个特征向量。传统方法不足之处在于难以兼顾不同颜色通...
行人特征提取是行人识别中关键步骤之一。传统的做法是分别从彩色图像的每个颜色通道(即R、G、B通道)中提取特征描述子(如方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等),最后合并成一个特征向量。传统方法不足之处在于难以兼顾不同颜色通道之间的关联信息。为此,采用四元局部排序二值模式(QLRBP)运算方法从彩色图像中提取局部特征描述子。与传统方法不同的是,该方法是一种整体的方法,是在彩色图像的四元数表示空间而非3个颜色通道中分别提取LBP特征。首先,将从车载摄像头中采集的彩色图像通过四元数转换获得其四元数表示;然后,对四元数空间中图像进行CTQ变换,并计算变换后的图像相位;最后,在每个四元数相位上进行LBP运算,并生成行人彩色图像的局部特征描述子。QLRBP能够同时处理所有的颜色通道,因此能够同时包含三通道之间的关系。在行人判定方法上,本文首先提取所有正负样本的QLRBP特征,并使用K-最近邻(K-NN)算法训练分类器。在INRIA数据库上测试表明,QLRBP描述子对于彩色行人的检测比其他常用的特征描述子(如HOG特征,LBP特征)具有更高的精确度,性能接近当前先进的行人识别方法。
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关键词
行人特征提取
四元数
四元数局部
排序二值模式
行人识别
K-最近邻算法
在线阅读
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职称材料
基于局部排序差值细化模式的纹理图像分类
被引量：
4
2
作者
束鑫
潘慧
+2 位作者
邵长斌
史金龙
吴小俊
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期1948-1956,1966,共10页
针对传统局部二值模式及其扩展算法存在特征维度高、不能充分体现局部邻域像素间差值大小信息等问题,提出一种局部排序差值细化模式(LSDRP).首先根据采样半径大小对图像进行相应规格的高斯滤波,并按灰度值将局部邻域采样点排序;然后计...
针对传统局部二值模式及其扩展算法存在特征维度高、不能充分体现局部邻域像素间差值大小信息等问题,提出一种局部排序差值细化模式(LSDRP).首先根据采样半径大小对图像进行相应规格的高斯滤波,并按灰度值将局部邻域采样点排序;然后计算局部排序邻域内像素间的差值并将其融入排序二值编码对应位置的权值中,从而生成LSDRP特征;最后选取LSDRP特征模式中的高频模式表征图像,并级联多个半径下LSDRP特征的高频模式构成图像纹理的多尺度表示.在Outex,CUReT和UMD纹理库上的实验结果表明,所提算法计算简单且能在低维度条件下有效解决纹理分类中存在的光照、旋转变化问题;特别是在TC10,TC12_000和TC12_001纹理库上仅需120维特征即可分别达到100%,99.38%和99.72%的分类精度.
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关键词
纹理分类
局部
二
值
模式
排序二值模式
差
值
细化
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职称材料
题名
基于四元数局部排序二值模式特征的行人识别
被引量：
1
1
作者
田甜
黄影平
胡兴
慈文彦
机构
上海理工大学光电信息与计算机工程学院
出处
《电子测量技术》
2019年第4期117-122,共6页
文摘
行人特征提取是行人识别中关键步骤之一。传统的做法是分别从彩色图像的每个颜色通道(即R、G、B通道)中提取特征描述子(如方向梯度直方图(HOG)、局部二值模式(LBP)等),最后合并成一个特征向量。传统方法不足之处在于难以兼顾不同颜色通道之间的关联信息。为此,采用四元局部排序二值模式(QLRBP)运算方法从彩色图像中提取局部特征描述子。与传统方法不同的是,该方法是一种整体的方法,是在彩色图像的四元数表示空间而非3个颜色通道中分别提取LBP特征。首先,将从车载摄像头中采集的彩色图像通过四元数转换获得其四元数表示;然后,对四元数空间中图像进行CTQ变换,并计算变换后的图像相位;最后,在每个四元数相位上进行LBP运算,并生成行人彩色图像的局部特征描述子。QLRBP能够同时处理所有的颜色通道,因此能够同时包含三通道之间的关系。在行人判定方法上,本文首先提取所有正负样本的QLRBP特征,并使用K-最近邻(K-NN)算法训练分类器。在INRIA数据库上测试表明,QLRBP描述子对于彩色行人的检测比其他常用的特征描述子(如HOG特征,LBP特征)具有更高的精确度,性能接近当前先进的行人识别方法。
关键词
行人特征提取
四元数
四元数局部
排序二值模式
行人识别
K-最近邻算法
Keywords
pedestrian feature extraction
quaternion
quaternionic local ranking binary pattern
pedestrian recognition
K-nearest neighbour algorithm
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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职称材料
题名
基于局部排序差值细化模式的纹理图像分类
被引量：
4
2
作者
束鑫
潘慧
邵长斌
史金龙
吴小俊
机构
江苏科技大学计算机学院
高维信息智能感知与系统教育部重点实验(南京理工大学)
江南大学物联网工程学院
出处
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020年第12期1948-1956,1966,共10页
基金
国家重点研发计划(2018YFC0309100,2018YFC0309104)
国家自然科学基金面上项目(61672265,61772244,61876072)
高维信息智能感知与系统教育部重点实验室创新基金(JYB201711).
文摘
针对传统局部二值模式及其扩展算法存在特征维度高、不能充分体现局部邻域像素间差值大小信息等问题,提出一种局部排序差值细化模式(LSDRP).首先根据采样半径大小对图像进行相应规格的高斯滤波,并按灰度值将局部邻域采样点排序;然后计算局部排序邻域内像素间的差值并将其融入排序二值编码对应位置的权值中,从而生成LSDRP特征;最后选取LSDRP特征模式中的高频模式表征图像,并级联多个半径下LSDRP特征的高频模式构成图像纹理的多尺度表示.在Outex,CUReT和UMD纹理库上的实验结果表明,所提算法计算简单且能在低维度条件下有效解决纹理分类中存在的光照、旋转变化问题;特别是在TC10,TC12_000和TC12_001纹理库上仅需120维特征即可分别达到100%,99.38%和99.72%的分类精度.
关键词
纹理分类
局部
二
值
模式
排序二值模式
差
值
细化
Keywords
texture classification
local binary pattern
sorted binary pattern
difference refinement
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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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于四元数局部排序二值模式特征的行人识别
田甜
黄影平
胡兴
慈文彦
《电子测量技术》
2019
1
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于局部排序差值细化模式的纹理图像分类
束鑫
潘慧
邵长斌
史金龙
吴小俊
《计算机辅助设计与图形学学报》
EI
CSCD
北大核心
2020
4
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职称材料
已选择
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引证文献
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