资料介绍
针对局部二值模式(LBP)和中心对称局部二值模式(CS-LBP)方法描述图像纹理特征时,阈值不能自动选 取并且图像中不同子块的贡献也没有进行区分的问题,该文提出一种自适应阈值及加权的局部二值模式方法。首先, 将图像进行分块,采用设定的自适应阈值提取每个子块的 LBP 或 CS-LBP 纹理直方图;然后,将各子图像的信息 熵作为直方图的加权依据,对每个子块对应的直方图进行自适应加权,并将所有子块的直方图连接成最终的纹理特 征;最后,通过快速计算图像均值加快了算法的计算速度。在人脸数据库上进行的实验证明,利用该文提出的方法 提取纹理特征,并结合最近邻分类法可以得到较高的正确识别率。

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