ローカルバイナリパターンLBPの詳細な分析

ローカル バイナリ パターン (LBP) は、画像のテクスチャ情報を明らかにするために使用される一般的に使用されるテクスチャ特徴記述子です。 LBP アルゴリズムは、1996 年に Ojala らによって最初に提案され、その後の研究で継続的に改善および開発されてきました。

LBP アルゴリズムの基本的な考え方は、各ピクセルのグレー値を周囲のピクセルと比較し、比較結果を 2 進数に変換することです。このようにして、各ピクセルをローカル バイナリ パターンとして表現できます。画像内のさまざまなローカル バイナリ パターンの出現回数をカウントすることにより、画像のテクスチャ情報を記述する特徴ベクトルを取得できます。

LBP アルゴリズムの具体的な実装手順は次のとおりです。

画像内のピクセル (中心ピクセルと呼ばれます) とその周囲のいくつかのピクセル (隣接ピクセルと呼ばれます) を選択します。

各隣接ピクセルについて、そのグレー値の差を中心ピクセルと比較します。隣接ピクセルのグレー値が中央ピクセルより大きい場合は 1 に設定し、それ以外の場合は 0 に設定します。

隣接するピクセルのバイナリ値が連結されて、中心ピクセルのローカル バイナリ パターンが形成されます。

画像全体を走査し、各ピクセルに対して上記の操作を実行し、最終的にローカル バイナリ パターンで構成される画像を取得します。

画像全体について、さまざまなローカル バイナリ パターンの発生数を数え、特徴ベクトルを形成します。

LBP アルゴリズムの利点は、計算が簡単でトレーニングが不要であり、画像のテクスチャ情報を効果的に記述できるため、画像認識、顔認識、歩行者検出などに広く使用されています。田畑。

ローカル バイナリ パターン画像特徴抽出手順

ローカル バイナリ パターン アルゴリズムは、画像のテクスチャ情報を適切に記述することができるため、画像特徴抽出に広く使用されています。一般的なローカル バイナリ パターン画像特徴抽出手順は次のとおりです:

1. 画像前処理: 画像をグレースケール画像に変換し、ヒストグラム等化などの前処理操作を実行して、コントラストと特徴の堅牢性を向上させます。

2. サンプリング ポイントとサンプリング半径の選択: ローカル バイナリ パターンを計算するには、サンプリング ポイントとサンプリング半径を選択する必要があります。サンプリング ポイントは中心ピクセルの周囲の隣接ピクセルであり、サンプリング半径は中心ピクセルからサンプリング ポイントまでの距離です。

3. ローカル バイナリ パターンを計算する: 画像内の各ピクセルについて、そのローカル バイナリ パターンを計算します。具体的には、各ピクセルについて、そのグレー値が周囲の隣接ピクセルのグレー値と比較され、隣接ピクセルのグレー値が中央ピクセルのグレー値より大きい場合、隣接ピクセルの重みは次のようになります。 1、それ以外の場合は0です。すべての隣接ピクセルの重みを 2 進数に結合することによって、ピクセルのローカル 2 値パターンが取得されます。

4. ローカル バイナリ パターンの統計: 画像全体について、さまざまなローカル バイナリ パターンの発生数を数え、特徴ベクトルを形成します。

5. 特徴ベクトルの正規化: 特徴ベクトルを正規化して、異なる画像間のスケールの違いを排除します。

6. 特徴選択: 特徴ベクトルに対して特徴選択を実行し、分類効果により多く寄与する特徴を選択します。

7. 特徴分類: 分類器を使用して特徴ベクトルを分類します。

ローカルバイナリパターン画像特徴抽出アルゴリズムはシンプルかつ効果的であり、画像のテクスチャ情報を適切に記述することができるため、画像分類、顔認識、歩行者検出などの分野で広く使用されています。

顔認識にローカル バイナリ パターンを使用する方法

ローカル バイナリ パターン アルゴリズムは、顔認識の分野で広く使用されています。 LBP アルゴリズムに基づく一般的な顔認識手順は次のとおりです:

1. データ セットの準備: 顔画像を含むトレーニング セットとテスト セットを準備します。各画像には顔の位置とマークを付ける必要があります。フェイスラベルです。

2. 画像の前処理: 画像をグレースケール画像に変換し、ヒストグラム等化などの前処理操作を実行して、画像のコントラストと特徴の堅牢性を向上させます。

3. 顔検出: 顔検出アルゴリズム (Viola-Jones アルゴリズムなど) を使用して画像内の顔を検出し、顔の部分を切り取って標準化します。

4. 特徴抽出: トリミングされ標準化された顔画像の場合、LBP アルゴリズムを使用して特徴を抽出します。各ピクセルのローカル バイナリ パターンは特徴ベクトルに合成され、特徴ベクトルは正規化されます。

5. 特徴の次元削減: 特徴ベクトルに対して PCA や LDA などの次元削減操作を実行して、特徴ベクトルの次元を削減し、特徴の分離性を向上させます。

6. 分類子のトレーニング: トレーニング セットを使用して分類子 (SVM、KNN など) をトレーニングします。

7. テスト セットの分類: トレーニングされた分類器を使用してテスト セットを分類し、予測結果を取得します。

8. モデルを評価する: 精度、再現率、F1 値、およびその他の指標を使用してモデルを評価し、モデル パラメーターを調整します。

上記の手順は、LBP アルゴリズムに基づく一般的な顔認識プロセスです。実際のアプリケーションでは、特定の問題に応じて調整および最適化できます。

以上がローカルバイナリパターンLBPの詳細な分析の詳細内容です。詳細については、PHP 中国語 Web サイトの他の関連記事を参照してください。