多尺度局部结构主导二值模式学习图像表示

• 作者: 张东波 张莹 易良玲 许海霞
• 来源期刊: 电子与信息学报
• 学科: 工学
• 关键词: 目标识别 零均值化的微观结构模式二值化 主导二值模式学习 局部结构
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 所属期刊栏目: 论文
• 页码范围: 896-903
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5891字
• 语种: 中文
• DOI: 10.11999/JEIT180512

摘要

通过零均值化的微观结构模式二值化(ZMPB)处理,该文提出一种立足于局部图像多尺度结构二值模式提取的图像表示方法.该方法能够表达图像中可能出现的各种具有视觉意义的重要模式结构,同时通过主导二值模式学习模型,可以获得适应于图像数据集的主导特征模式子集,在特征鲁棒性、鉴别力和表达能力上达到优异性能,同时可以有效降低特征编码的维度,提高算法的执行速度.实验结果表明该算法性能优异,具有很强的鉴别能力和鲁棒性,优于传统LBP和GIMMRP方法,和很多最新算法结果相比,也具有竞争优势.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张东波	湘潭大学信息工程学院	72	505	12.0	19.0
2	许海霞	湘潭大学信息工程学院	24	148	6.0	11.0
3	张莹		5	0	0.0	0.0
4	易良玲		1	0	0.0	0.0