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输入为灰度图像，得到该幅图像的局部纹理图像(LOCAL BINARY PATTERN)。
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local binary pattern特征是一种光照鲁棒的纹理算子,这是计算该特征的VC程序
,local binary pattern feature is a light texture robust operator, which is to calculate the characteristics of the VC program
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局部二值模式，local binary pattern matlab代码,binary pattern matlab
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：首次提出将局部二进制模式(LBP)~-用到掌纹识别中。借鉴分级检索的思想，先采用Gabor滤波器提取掌纹的全局能量特
征．后采用LBP算子提取局部特征实现两次分类。实验结果表明，与单纯的Gabor滤波器方法相比，系统的识别率可进一步提高。,This paper first presents a new method of palmprint identification by using Local Binary Pattern (LBP)·By referring to
hierarch
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一种基于HOG-LBP特征的人脸检测方法，对于遮挡的人体非常有效。-By combining Histograms of Oriented Gradients (HOG)
and Local Binary Pattern (LBP) as the feature set, we pro-
pose a novel human detection approach capable of handling
partial occlusion. Two kinds of detectors
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实现纹理模式的LBP特征表示及分类。
实现一种基于局部二值模式LBP（Local Binary Pattern）的多分辨率灰度尺度及旋转不变性的纹理分类方法-LBP texture model to achieve that as well as the breakdown characteristics. The realization of a model based on local binary LBP (Local Binary Pattern) Multiresolution g
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人脸图像特征提取：基于局域二值模式（LBP），对图像中的人脸纹理特征进行提取。-Face Image Feature Extraction: Based on the local binary pattern (LBP), the human face on the image to extract texture features.
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LBP人脸识别：基于对小波分解和局部二进制模式(LBP)分析，提出了一种多级LBP直方图的序列特征(M—HSLBP)的提取方法。-LBP Face Recognition: Based on the wavelet decomposition and local binary pattern (LBP) analysis, a multi-stage sequence of LBP histogram features (M-HSLBP) extraction method.
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Source code for computing the Local Binary Patterns (LBP) features of an image.
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这是局部二值模式的代码，其中mygetmapping是产生lbp代码模式，mylbp是阈值lbp算法。-This is the code of the local binary pattern, which mygetmapping is generated the lbp code mode, the mylbp threshold lbp algorithm.
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Feature extraction for image retrieval:
This software extracts the four kinds of features,
1. Color histogram, color moments
2. Edge histogram
3. Gabor wavelets transform
4. Local Binary Pattern
5. GIST
-Feature extraction
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了适应跟踪过程中目标光照条件的变化，并对目标特征进行在线更新，提出一种将局部二元模式(LBP)
特征与图像灰度信息相融合，同时结合增量线性判别分析对目标进行跟踪的算法．跟踪开始前，为了获得比较准确的目标描述，使用混合高斯模型和期望最大化算法对目标进行分割；跟踪过程中，通过蒙特卡罗方法对目标区域和背景区域进行采样，并更新特征空间参数．得到目标和背景的最优分类面；最后使用粒子滤波器结合最优分类面对目标状态进行预测．通过光照变化的仿真视频和自然场景视频的跟踪实验，验证了文中算法的有效性．-Trac
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采用局部二元模式中的均匀模式并对直方图进行渐进分块加权进行特征提取-Adopt a uniform local binary pattern histogram mode and progressive weighting for feature extraction block
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：基于背景建模的运动目标分割是智能视频监控的重要任务，模型的质量直接影响到检测、跟踪、识别等运动分析的准确性．当前的建模方法多是单层的，忽略了像素特征在时域和空域上的联系，模型描述不够准确，对于背景扰动、全局光照变化及复杂的室内外场景等多种情况鲁棒性不强，导致了分割中出现空洞和噪声点．针对这些问题提出了一种双层建模的方法，在第一层提取时域上的像素亮度特征采用码本建模，第二层提取邻域纹理特征采用基于中心对称的局部二值模式建模．实验证明该方法在用于运动分割时，比常用方法具有更好的准确性和鲁棒性．-M
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LBP局部二元模式特征提取算法源代码，有控制台程序工程文件调用测试-LBP local binary pattern feature extraction algorithm source code, there is a console application project file called test
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Face recognition based on curvelets and local binary pattern features
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使用局部二值模式（LBP）对图像进行特征提取，主要有4种模式：一般，统一，旋转不变和统一旋转不变。另外，还能对处理后的图像可视化。-Use Local Binary Pattern (LBP) for image feature extraction, there are four modes: Normal, unity, unity rotation invariant and rotation invariant. In addition, also on the processed im
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简单LBP实现，基于最原始的局部二值模式对于图片特征进行提取。-Simple experiment on LBP, we get pictures features based on initial Local Binary Pattern.
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局部二值模式（LBP），用于人脸识别局部文理特征的提取-Local binary pattern（ LBP）, local arts and feature extraction for Face Recognition
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LBP（Local Binary Pattern，局部二值模式）是一种用来描述图像局部纹理特征的算子；它具有旋转不变性和灰度不变性等显著的优点。它是首先由T. Ojala, M.Pietikä inen, 和 D. Harwood 在1994年提出，用于纹理特征提取。而且，提取的特征是图像的局部的纹理特征；-LBP (Local Binary Pattern, local binary pattern) is an image used to describe the local te
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