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基于多点投票局部二进制模式的三维掌纹识别方法: 本发明公开了基于多点投票局部二进制模式的三维掌纹识别方法，利用邻域内多点的信息投票，从而提取出既具有高区分度又对局部形变稳定的特征表达。利用两种不同层级和组内投票点数量的MPVBP，充分利用它们之间的差异性和互补性。在特...; 盖绍彦王曦达飞鹏姜昌金

采用完整局部二进制模式的伪装语音检测被引量：5: 2021年; 针对基于局部二进制模式(LBP)的伪装语音检测算法在检测语音转换的欺骗攻击时效果较差的情况,提出了一种基于完整局部二进制模式(CLBP)的伪装语音检测方法。利用变量Q变换(VQT)生成语音信号的语谱图并应用完整局部二进制模式提取语谱图中的纹理特征向量,再用该纹理特征向量训练真/伪语音分类器,实现伪装语音检测。实验结果表明,所提方法在检测语音转换的欺骗攻击时效果更好,并且当变量Q变换的附加参数γ值为50时,由完整局部二进制模式特征向量训练的基于径向基核函数的支持向量机具有最佳的伪装语音检测性能。; 徐剑简志华于佳祺金易帆游林汪云路

使用局部二进制模式进行声学情境辨识的方法和设备: 各种示例性方面是针对声学情境辨识设备和方法，其涉及隔离和识别声学环境的情境。在一个示例性实施例中，将源音频转换成音频频谱图，每一频谱图指示一段时间。分析这一系列频谱图以识别在某一时间段中的音频模式，所述音频模式指示所述源...; 达妮埃莱·巴塔利诺卢多维克·多米尼克·乔尔·勒保罗克劳伦·皮拉蒂尼古拉斯·威廉·大卫·埃文斯

基于局部二进制模式的交叉纤维分离算法: 2020年; 针对光学显微镜采集的纤维图像存在很多纤维交叉现象的问题,提出一种基于局部二进制模式(local binary pattern,LBP)特征的交叉纤维分离算法。通过分割灰度图像提取得到目标纤维区域,经形态学处理,计算交叉点处各个纤维灰度像素的圆形LBP特征之间汉明距离,依据同一根纤维的汉明距离差异较小的原理完成纤维的配对,进而实现交叉纤维的有效分离。为验证算法的准确性,选用不同批次的羊毛纤维,在分离交叉纤维后,根据距离变换公式计算纤维的直径及其变异系数,并与标准测试值进行对比。试验结果表明,该算法具有较高的准确性。; 洪津津王荣武; 关键词：局部二进制模式特征提取汉明距离

基于多点投票局部二进制模式的三维掌纹识别方法: 本发明公开了基于多点投票局部二进制模式的三维掌纹识别方法，利用邻域内多点的信息投票，从而提取出既具有高区分度又对局部形变稳定的特征表达。利用两种不同层级和组内投票点数量的MPVBP，充分利用它们之间的差异性和互补性。在特...; 盖绍彦王曦达飞鹏姜昌金

一种基于局部二进制模式的乐谱谱线检测与删除方法: 本发明涉及一种基于局部二进制模式的乐谱谱线检测与删除方法，该方法首先重新定义LBP算子：从3×3方形区域计算中心点LBP，并且不设加权，步骤如下：①对输入乐谱图像遍历所有黑色像素；②对遍历到的黑色像素点计算3×3方形区域...; 孟凡奥关欣李锵

一种基于完整局部二进制模式的伪装语音检测方法: 本发明涉及基于完整局部二进制模式的伪装语音检测方法，包括：对真实语音库和相应的伪装语音库中所有语音进行变量Q变换，得到所有真实语音和伪装语音的语谱图；分别将各语谱图转换为相应的灰度图像，并采用完整局部二进制模式处理，生成...; 简志华徐剑郭珊金易帆

基于局部二进制模式方差的分数阶微分医学图像增强算法被引量：17: 2019年; 研究了分数阶微分及其掩模算子的特性,提出了一种新的基于局部二进制模式方差(LBPV)的分数阶微分的图像增强算法,运用LBPV理论对图像进行了特征提取,构建了更加有效的分数阶掩模模板。实验结果表明,与现有的分数阶微分图像增强算法相比,所提算法在增强图像的纹理和细节信息上具有良好的效果。; 刘洪普郑梦敬侯向丹李柏岑杜佳卓; 关键词：图像处理图像增强分数阶微分

基于图像金字塔局部二进制模式的疲劳表情识别方法: 本发明公开了一种基于图像金字塔局部二进制模式的疲劳表情识别方法，在Adaboost算法检测面部以及卡尔曼滤波追踪定位面部的基础上进行的有效疲劳表情识别。本方法将扩展到多尺度金字塔变换域的传统四种圆形局部二进制模式：原始模...; 胡斌杰祁亚茹

基于主梯度编码局部二进制模式的花粉图像识别被引量：1: 2018年; 受显微传感器和不规则收集方法的影响,花粉图像常受到不同程度的噪声干扰且有着不同角度的旋转变化,识别精度普遍不高,为此提出了基于主梯度编码的局部二进制模式(DGLBP)描述子,并应用于花粉图像的分类识别。首先,计算图像块在主梯度方向上的梯度幅值;其次,分别计算图像块的径向、角向,以及复合梯度差;然后,根据各图像块的梯度差进行二进制编码,参照各局部区域的纹理分布情况为二进制编码自适应分配权重,并提取花粉图像在3个方向上的纹理特征直方图;最后,对不同尺度下的纹理特征直方图进行融合,采用欧氏距离计算各图像的相似度。DGLBP方法在Confocal和Pollenmonitor数据集上的平均正确识别率分别为94.33%和92.02%,与其他花粉识别方法相比平均提高了8.9个百分点和8.6个百分点,与LBP改进方法相比平均提高了18个百分点和18.5个百分点。实验结果表明,DGLBP描述子对花粉图像的噪声干扰和旋转变化具有较好的鲁棒性,且具有较优的识别效果。; 谢永华韩丽萍; 关键词：局部二进制模式梯度幅值多尺度

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