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為什么

LBP(Local Binary Pattern)是目前流行的模式識別、人臉識別算法嗎?

分類: 為什么 常識詞典 編輯 : 常識 發(fā)布 : 04-05

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LBP(Local Binary Pattern)是目前流行的模式識別、人臉識別算法嗎?4 個答案

答案 1:

LBP是一種圖像紋理特征(提取算法),它是一種局部特征,是照片分類和人臉檢索研究中采用較多的特征提取算法之一。特征提取算法是模式識別算法的重要組成部分之一,另外一個重要部分是分類算法。

答案 2:

LBP根據(jù)像素周邊8個臨近像素的灰度值,和中心灰度值比較,得到一個八位的編碼(大于為1,小于為0)然后根據(jù)這樣的編碼的直方圖來做分類這是最簡單的LBP,現(xiàn)在還有很多變種,比如擴大臨域范圍,更復雜的編碼方式等。算是比較流行的feature,因為對光照不-。

答案 3:

真正做人臉識別,光用局部特征是不夠的;另外,多用多種實際數(shù)據(jù)集做測試優(yōu)化會比較好

答案 4:

LBP嚴格來講是一種特征提取方式,如陳義所言。就特征提取方式而言,目前最成熟最常用的是gabor特征。這兩種特征,gabor效果更加魯棒,lbp的特點是運算速度快,便于在嵌入式等平臺運行。一般如果條件允許,二者會進行結合,包括定義結合特征(比如LGBP,LGXP等),特征級融合和決策級融合。而影響人臉識別算法最終效果的因素還包括:鑒別特征提取方式(主流是PCA+LDA),特征點定位精度(眼睛定位或臉部-輪廓特征點定位),以及最終距離的計算方式(歐式,MQDF,以及各種融合,和閾值機制)。對于LBP本身,是一種紋理描述方法,在紋理分類,特征表示,物體檢測等領域都有應用。此外,lbp本身還有很多變種,包括block-based lbp(lab),volume lbp(在相鄰幀時域進行編碼)等,是一種使用簡單,運算速度快的特征,有很多應用。

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