로컬 바이너리 패턴 LBP에 대한 심층 분석

Local Binary Pattern(LBP)은 이미지의 텍스처 정보를 공개하는 데 일반적으로 사용되는 텍스처 기능 설명자입니다. LBP 알고리즘은 1996년 Ojala et al.에 의해 처음 제안되었으며 이후 연구를 통해 지속적으로 개선 및 개발되었습니다.

LBP 알고리즘의 기본 아이디어는 각 픽셀의 회색 값을 주변 픽셀과 비교하여 비교 결과를 이진수로 변환하는 것입니다. 이러한 방식으로 각 픽셀은 로컬 바이너리 패턴으로 표현될 수 있습니다. 영상에서 서로 다른 로컬 이진 패턴이 나타나는 횟수를 세어 영상의 질감 정보를 설명하는 특징 벡터를 얻을 수 있습니다.

LBP 알고리즘의 구체적인 구현 단계는 다음과 같습니다.

이미지의 픽셀(중앙 픽셀이라고 함)과 그 주변의 여러 픽셀(이웃 픽셀이라고 함)을 선택합니다.

각 이웃 픽셀에 대해 회색 값 차이를 중앙 픽셀과 비교합니다. 이웃 픽셀의 회색 값이 중앙 픽셀보다 크면 1로 설정하고, 그렇지 않으면 0으로 설정합니다.

인접 픽셀의 바이너리 값이 연결되어 중앙 픽셀의 로컬 바이너리 패턴을 형성합니다.

전체 이미지를 탐색하고, 각 픽셀에 대해 위의 작업을 수행하고, 최종적으로 로컬 바이너리 패턴으로 구성된 이미지를 얻습니다.

전체 이미지에 대해 다양한 로컬 바이너리 패턴의 발생 횟수를 세고 특징 벡터를 형성합니다.

LBP 알고리즘의 장점은 계산이 간단하고 훈련이 필요하지 않으며 이미지 질감 정보를 효과적으로 기술할 수 있다는 점입니다. 따라서 이미지 인식, 얼굴 인식, 보행자 감지 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다.

로컬 이진 패턴 이미지 특징 추출 단계

로컬 이진 패턴 알고리즘은 이미지의 질감 정보를 잘 표현할 수 있어 이미지 특징 추출에 널리 사용됩니다. 다음은 일반적인 로컬 이진 패턴 이미지 특징 추출 단계입니다.

1. 이미지 전처리: 이미지를 회색조 이미지로 변환하고 히스토그램 평준화와 같은 전처리 작업을 수행하여 이미지의 대비와 특징의 견고성을 향상시킵니다. 섹스.

2. 샘플링 지점 및 샘플링 반경 선택: 로컬 바이너리 패턴을 계산하려면 샘플링 지점과 샘플링 반경을 선택해야 합니다. 샘플링 지점은 중앙 픽셀 주변의 이웃 픽셀이고, 샘플링 반경은 중앙 픽셀에서 샘플링 지점까지의 거리입니다.

3. 로컬 이진 패턴 계산: 이미지의 각 픽셀에 대해 로컬 이진 패턴을 계산합니다. 구체적으로, 각 픽셀에 대해 해당 회색 값은 주변 픽셀의 회색 값과 비교됩니다. 인접 픽셀의 회색 값이 중앙 픽셀의 회색 값보다 크면 인접 픽셀의 가중치는 다음과 같습니다. 1, 그렇지 않으면 0입니다. 모든 이웃 픽셀의 가중치를 이진수로 결합하여 픽셀의 로컬 이진 패턴을 얻습니다.

4. 로컬 바이너리 패턴 통계: 전체 이미지에 대해 다양한 로컬 바이너리 패턴의 발생 횟수를 계산하고 특징 벡터를 형성합니다.

5. 특징 벡터 정규화: 특징 벡터를 정규화하여 서로 다른 이미지 간의 크기 차이를 제거합니다.

6. 특징 선택: 특징 벡터에 대해 특징 선택을 수행하고 분류 효과에 크게 기여하는 특징을 선택합니다.

7. 특징 분류: 분류기를 사용하여 특징 벡터를 분류합니다.

로컬 이진 패턴 이미지 특징 추출 알고리즘은 간단하고 효과적이며 이미지의 질감 정보를 잘 설명할 수 있으므로 이미지 분류, 얼굴 인식, 보행자 감지 및 기타 분야에서 널리 사용됩니다.

얼굴 인식에 로컬 이진 패턴을 사용하는 방법

로컬 이진 패턴 알고리즘은 얼굴 인식 분야에서 널리 사용되었습니다. 다음은 LBP 알고리즘을 기반으로 한 일반적인 얼굴 인식 단계입니다.

1. 데이터 세트 준비: 얼굴 이미지가 포함된 훈련 세트와 테스트 세트를 준비합니다. 각 이미지에는 얼굴 위치와 얼굴 라벨이 지정되어야 합니다.

2. 이미지 전처리: 이미지를 회색조 이미지로 변환하고 히스토그램 균등화와 같은 전처리 작업을 수행하여 이미지의 대비와 기능의 견고성을 향상시킵니다.

3. 얼굴 감지: 얼굴 감지 알고리즘(예: Viola-Jones 알고리즘)을 사용하여 이미지에서 얼굴을 감지하고 얼굴 부분을 자르고 정규화합니다.

4. 특징 추출: 잘리고 정규화된 얼굴 이미지의 경우 LBP 알고리즘을 사용하여 특징을 추출합니다. 각 픽셀의 로컬 바이너리 패턴은 특징 벡터로 구성되고, 특징 벡터는 정규화됩니다.

5. 특징 차원 감소: 특징 벡터에 대해 PCA 또는 LDA와 같은 차원 축소 작업을 수행하여 특징 벡터의 차원을 줄이고 특징의 분리성을 향상시킵니다.

6. 분류기 훈련: 훈련 세트를 사용하여 분류기(예: SVM, KNN 등)를 훈련합니다.

7. 테스트 세트 분류: 훈련된 분류기를 사용하여 테스트 세트를 분류하고 예측 결과를 얻습니다.

8. 모델 평가: 정확도, 재현율, F1 값 및 기타 지표를 사용하여 모델을 평가하고 모델 매개변수를 조정합니다.

위 단계는 LBP 알고리즘을 기반으로 한 일반적인 얼굴 인식 과정입니다. 실제 적용에서는 특정 문제에 따라 조정하고 최적화할 수 있습니다.

위 내용은 로컬 바이너리 패턴 LBP에 대한 심층 분석의 상세 내용입니다. 자세한 내용은 PHP 중국어 웹사이트의 기타 관련 기사를 참조하세요!