Eingehende Analyse des lokalen binären Musters LBP

Local Binary Pattern (LBP) ist ein häufig verwendeter Texturmerkmalsdeskriptor, der zur Offenlegung der Texturinformationen von Bildern verwendet wird. Der LBP-Algorithmus wurde erstmals 1996 von Ojala et al. vorgeschlagen und in der Folgeforschung kontinuierlich verbessert und weiterentwickelt.

Die Grundidee des LBP-Algorithmus besteht darin, das Vergleichsergebnis in eine Binärzahl umzuwandeln, indem der Grauwert jedes Pixels mit den umgebenden Pixeln verglichen wird. Auf diese Weise kann jedes Pixel als lokales binäres Muster dargestellt werden. Durch Zählen der Auftrittszeiten verschiedener lokaler binärer Muster im Bild kann der Merkmalsvektor erhalten werden, der die Texturinformationen des Bildes beschreibt.

Die spezifischen Implementierungsschritte des LBP-Algorithmus lauten wie folgt:

Wählen Sie ein Pixel im Bild (das sogenannte zentrale Pixel) und mehrere Pixel um dieses herum (die sogenannten Nachbarpixel) aus.

Vergleichen Sie für jedes Nachbarpixel seinen Grauwertunterschied mit dem mittleren Pixel. Wenn der Grauwert des Nachbarpixels größer ist als der des zentralen Pixels, setzen Sie ihn auf 1, andernfalls auf 0.

Die Binärwerte benachbarter Pixel werden verkettet, um das lokale Binärmuster des zentralen Pixels zu bilden.

Durchlaufen Sie das gesamte Bild, führen Sie die oben genannten Vorgänge für jedes Pixel aus und erhalten Sie schließlich ein Bild, das aus lokalen Binärmustern besteht.

Zählen Sie für das gesamte Bild die Anzahl der Vorkommen verschiedener lokaler binärer Muster und bilden Sie einen Merkmalsvektor.

Die Vorteile des LBP-Algorithmus bestehen darin, dass er einfach zu berechnen ist, kein Training erfordert und Bildtexturinformationen effektiv beschreiben kann. Daher wird er häufig in der Bilderkennung, Gesichtserkennung, Fußgängererkennung und anderen Bereichen eingesetzt.

Schritte zur Extraktion lokaler binärer Musterbildmerkmale

Der lokale binäre Musteralgorithmus kann die Texturinformationen des Bildes gut beschreiben und wird daher häufig zur Bildmerkmalsextraktion verwendet. Im Folgenden sind die allgemeinen Schritte zur Extraktion lokaler binärer Musterbildmerkmale aufgeführt:

1. Bildvorverarbeitung: Konvertieren Sie das Bild in ein Graustufenbild und führen Sie Vorverarbeitungsvorgänge wie den Histogrammausgleich durch, um den Kontrast des Bildes und die Robustheit der Merkmale zu verbessern. Sex.

2. Wählen Sie den Probenahmepunkt und den Probenahmeradius: Um das lokale binäre Muster zu berechnen, müssen Sie den Probenahmepunkt und den Probenahmeradius auswählen. Der Abtastpunkt sind die Nachbarpixel um das zentrale Pixel herum, und der Abtastradius ist der Abstand vom zentralen Pixel zum Abtastpunkt.

3. Berechnen Sie das lokale Binärmuster: Berechnen Sie für jedes Pixel im Bild sein lokales Binärmuster. Konkret wird für jedes Pixel sein Grauwert mit dem Grauwert der Nachbarpixel um ihn herum verglichen. Wenn der Grauwert des Nachbarpixels größer ist als der Grauwert des zentralen Pixels, beträgt das Gewicht des Nachbarpixels 1, sonst ist es 0. Durch die Kombination der Gewichte aller benachbarten Pixel zu einer Binärzahl erhält man das lokale Binärmuster des Pixels.

4. Statistik lokaler binärer Muster: Zählen Sie für das gesamte Bild die Anzahl der Vorkommen verschiedener lokaler binärer Muster und bilden Sie einen Merkmalsvektor.

5. Merkmalsvektornormalisierung: Normalisieren Sie die Merkmalsvektoren, um Maßstabsunterschiede zwischen verschiedenen Bildern zu beseitigen.

6. Merkmalsauswahl: Führen Sie eine Merkmalsauswahl für den Merkmalsvektor durch und wählen Sie Merkmale aus, die stark zum Klassifizierungseffekt beitragen.

7. Merkmalsklassifizierung: Verwenden Sie einen Klassifikator, um Merkmalsvektoren zu klassifizieren.

Der Algorithmus zur Extraktion lokaler binärer Musterbildmerkmale ist einfach und effektiv und kann die Texturinformationen des Bildes gut beschreiben. Daher wird er häufig in der Bildklassifizierung, Gesichtserkennung, Fußgängererkennung und anderen Bereichen verwendet.

So verwenden Sie lokale binäre Muster zur Gesichtserkennung

Der lokale binäre Musteralgorithmus wird im Bereich der Gesichtserkennung häufig verwendet. Im Folgenden sind die allgemeinen Gesichtserkennungsschritte aufgeführt, die auf dem LBP-Algorithmus basieren:

1. Vorbereitung des Datensatzes: Bereiten Sie einen Trainingssatz und einen Testsatz mit Gesichtsbildern vor. Jedes Bild muss mit der Gesichtsposition und der Gesichtsbezeichnung gekennzeichnet werden.

2. Bildvorverarbeitung: Konvertieren Sie das Bild in ein Graustufenbild und führen Sie Vorverarbeitungsvorgänge wie den Histogrammausgleich durch, um den Kontrast des Bildes und die Robustheit der Merkmale zu verbessern.

3. Gesichtserkennung: Verwenden Sie einen Gesichtserkennungsalgorithmus (z. B. den Viola-Jones-Algorithmus), um Gesichter im Bild zu erkennen und die Gesichtsteile zuzuschneiden und zu normalisieren.

4. Merkmalsextraktion: Verwenden Sie für das zugeschnittene und normalisierte Gesichtsbild den LBP-Algorithmus, um Merkmale zu extrahieren. Das lokale binäre Muster jedes Pixels wird zu einem Merkmalsvektor zusammengesetzt und der Merkmalsvektor wird normalisiert.

5. Feature-Dimensionalitätsreduzierung: Führen Sie Dimensionsreduktionsoperationen wie PCA oder LDA für den Feature-Vektor durch, um die Dimension des Feature-Vektors zu reduzieren und die Trennbarkeit des Features zu verbessern.

6. Klassifikatortraining: Verwenden Sie den Trainingssatz, um den Klassifikator zu trainieren (z. B. SVM, KNN usw.).

7. Klassifizierung des Testsatzes: Verwenden Sie den trainierten Klassifikator, um den Testsatz zu klassifizieren und die Vorhersageergebnisse zu erhalten.

8. Bewerten Sie das Modell: Verwenden Sie Genauigkeit, Rückruf, F1-Wert und andere Indikatoren, um das Modell zu bewerten und die Modellparameter abzustimmen.

Die oben genannten Schritte sind der allgemeine Gesichtserkennungsprozess basierend auf dem LBP-Algorithmus. In praktischen Anwendungen kann es je nach Problemstellung angepasst und optimiert werden.

Das obige ist der detaillierte Inhalt vonEingehende Analyse des lokalen binären Musters LBP. Für weitere Informationen folgen Sie bitte anderen verwandten Artikeln auf der PHP chinesischen Website!