Analyse approfondie du modèle binaire local LBP

Le modèle binaire local (LBP) est un descripteur de caractéristiques de texture couramment utilisé pour révéler les informations de texture des images. L'algorithme LBP a été proposé pour la première fois par Ojala et al. en 1996 et a été continuellement amélioré et développé au cours de recherches ultérieures.

L'idée de base de l'algorithme LBP est de convertir le résultat de la comparaison en un nombre binaire en comparant la valeur de gris de chaque pixel avec ses pixels environnants. De cette manière, chaque pixel peut être représenté comme un motif binaire local. En comptant les temps d'occurrence de différents modèles binaires locaux dans l'image, le vecteur caractéristique décrivant les informations de texture de l'image peut être obtenu.

Les étapes spécifiques de mise en œuvre de l'algorithme LBP sont les suivantes :

Sélectionner un pixel dans l'image (appelé pixel central), et plusieurs pixels autour de celui-ci (appelés pixels voisins).

Pour chaque pixel voisin, comparez sa différence de valeur de gris avec le pixel central. Si la valeur de gris du pixel voisin est supérieure à celle du pixel central, définissez-la sur 1, sinon définissez-la sur 0.

Les valeurs binaires des pixels voisins sont concaténées pour former le motif binaire local du pixel central.

Parcourez toute l'image, effectuez les opérations ci-dessus sur chaque pixel, et obtenez enfin une image composée de motifs binaires locaux.

Pour l'ensemble de l'image, comptez le nombre d'occurrences de différents modèles binaires locaux et formez un vecteur de caractéristiques.

Les avantages de l'algorithme LBP sont qu'il est simple à calculer, ne nécessite pas de formation et peut décrire efficacement les informations sur la texture de l'image. Par conséquent, il est largement utilisé dans la reconnaissance d'images, la reconnaissance faciale, la détection des piétons et d'autres domaines.

Étapes d'extraction des caractéristiques d'image de motif binaire local

L'algorithme de motif binaire local peut bien décrire les informations de texture de l'image, il est donc largement utilisé pour l'extraction de caractéristiques d'image. Voici les étapes générales d'extraction des caractéristiques de l'image de motif binaire local :

1. Prétraitement de l'image : convertissez l'image en une image en niveaux de gris et effectuez des opérations de prétraitement telles que l'égalisation de l'histogramme pour améliorer le contraste de l'image et la robustesse des caractéristiques. sexe.

2. Sélectionnez le point d'échantillonnage et le rayon d'échantillonnage : Afin de calculer le modèle binaire local, vous devez sélectionner le point d'échantillonnage et le rayon d'échantillonnage. Le point d'échantillonnage correspond aux pixels voisins autour du pixel central et le rayon d'échantillonnage est la distance entre le pixel central et le point d'échantillonnage.

3. Calculez le motif binaire local : Pour chaque pixel de l'image, calculez son motif binaire local. Plus précisément, pour chaque pixel, sa valeur de gris est comparée à la valeur de gris des pixels voisins qui l'entourent. Si la valeur de gris du pixel voisin est supérieure à la valeur de gris du pixel central, alors le poids du pixel voisin est égal à celui du pixel voisin. 1, sinon c'est 0. En combinant les poids de tous les pixels voisins en un nombre binaire, le motif binaire local du pixel est obtenu.

4. Statistiques des modèles binaires locaux : Pour l'ensemble de l'image, comptez le nombre d'occurrences de différents modèles binaires locaux et formez un vecteur de caractéristiques.

5. Normalisation des vecteurs de caractéristiques : normalisez les vecteurs de caractéristiques pour éliminer les différences d'échelle entre les différentes images.

6. Sélection de fonctionnalités : effectuez une sélection de fonctionnalités sur le vecteur de fonctionnalités et sélectionnez les fonctionnalités qui contribuent grandement à l'effet de classification.

7. Classification des caractéristiques : utilisez un classificateur pour classer les vecteurs de caractéristiques.

L'algorithme d'extraction de caractéristiques d'image de motif binaire local est simple et efficace, et peut bien décrire les informations de texture de l'image. Par conséquent, il a été largement utilisé dans la classification d'images, la reconnaissance faciale, la détection de piétons et d'autres domaines.

Comment utiliser le modèle binaire local pour la reconnaissance faciale

L'algorithme de modèle binaire local a été largement utilisé dans le domaine de la reconnaissance faciale. Voici les étapes générales de reconnaissance faciale basées sur l'algorithme LBP :

1. Préparation de l'ensemble de données : préparez un ensemble d'entraînement et un ensemble de test contenant des images de visage. Chaque image doit être étiquetée avec l'emplacement du visage et l'étiquette du visage.

2. Prétraitement de l'image : convertissez l'image en une image en niveaux de gris et effectuez des opérations de prétraitement telles que l'égalisation de l'histogramme pour améliorer le contraste de l'image et la robustesse des caractéristiques.

3. Détection de visage : utilisez un algorithme de détection de visage (tel que l'algorithme Viola-Jones) pour détecter les visages dans l'image, puis recadrez et normalisez les parties du visage.

4. Extraction des caractéristiques : pour l'image du visage recadrée et normalisée, utilisez l'algorithme LBP pour extraire les caractéristiques. Le motif binaire local de chaque pixel est composé en un vecteur de caractéristiques, et le vecteur de caractéristiques est normalisé.

5. Réduction de dimensionnalité des caractéristiques : effectuez des opérations de réduction de dimensionnalité telles que PCA ou LDA sur le vecteur de caractéristiques pour réduire la dimension du vecteur de caractéristiques et améliorer la séparabilité de la caractéristique.

6. Formation du classificateur : utilisez l'ensemble de formation pour former le classificateur (tel que SVM, KNN, etc.).

7. Classification des ensembles de tests : utilisez le classificateur formé pour classer l'ensemble de tests et obtenir les résultats de prédiction.

8. Évaluez le modèle : utilisez la précision, le rappel, la valeur F1 et d'autres indicateurs pour évaluer le modèle et ajuster les paramètres du modèle.

Les étapes ci-dessus constituent le processus général de reconnaissance faciale basé sur l'algorithme LBP. Dans les applications pratiques, il peut être ajusté et optimisé en fonction de problèmes spécifiques.

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