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oe1(光电查) - 科学论文

13 条数据
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  • 利用多纹理分析从视网膜眼底图像中诊断中风

    摘要： 中风是一种脑血管疾病，是导致成人残疾的主要原因之一。研究表明，视网膜眼底图像携带了对预测中风等心血管疾病至关重要的信息。本研究探讨了利用多纹理描述进行视网膜眼底图像计算机辅助中风诊断的方法。通过分析视网膜背景纹理，从而省去了分割步骤。本研究采用Gabor滤波器(GF)、局部二值模式(LBP)和方向梯度直方图(HOG)作为纹理描述符，将这些纹理描述符应用于主成分分析(PCA)获取的第二特征通道。提取的特征经串联形成多纹理表征，并通过ReliefF特征选择方法进行降维。将精简后的特征向量输入朴素贝叶斯分类器进行性能评估。我们分别评估了单一特征描述符与多重特征描述符在视网膜眼底图像中风诊断中的表现，其中多纹理描述的准确率达到95.1%，优于单一纹理描述符。

    关键词： 加博尔滤波器、ReliefF算法、方向梯度直方图、主成分分析、局部二值模式、笔画

    更新于2025-09-23 15:22:29

  • [2018年IEEE/ACS第15届计算机系统与应用国际会议(AICCSA) - 约旦亚喀巴(2018.10.28-2018.11.1)] 2018年IEEE/ACS第15届计算机系统与应用国际会议(AICCSA) - 以纹理单元数量作为热成像中乳腺疾病分类的特征

    摘要： 本文提出将纹理单元数量作为乳腺图像分类的特征提取方法。该方法以局部二值模式（一种广泛应用于人脸识别的技术）的理想化为基础。我们将所提出的策略与文献中最常用的纹理分析技术——灰度共生矩阵进行了对比。通过这项研究，我们证明了两种特征提取技术的结合能够提升最终的分类效果。测试采用支持向量机分类器，获得了96.15%的曲线下面积（受试者工作特征曲线）。

    关键词： 计算机辅助诊断、机器学习、支持向量机、特征提取、红外图像、局部二值模式

    更新于2025-09-23 04:16:36

  • 基于加权融合的高光谱图像表示分类器

    摘要： 空间纹理特征已被证明对近期提出的基于表示的分类器（如稀疏表示分类器SRC和最近正则化子空间NRS）非常有效。本研究针对这些分类器提出了一种多特征加权残差融合策略，所采用的多特征包括局部二值模式(LBP)、Gabor特征及原始光谱特征。在该分类框架中，通过加权测试像素使用各类特征产生的表示残差来生成最终表示残差，进而根据最小最终残差对应的类别确定测试像素的标签。本研究的动机在于：不同特征从不同视角表征像素，其在残差域的融合可增强判别能力。多个真实高光谱图像数据集的实验结果表明，即使在样本量不足(SSS)情况下，所提出的基于残差的融合方法仍优于原始NRS、SRC、采用LBP的SVM以及采用Gabor特征的SVM。

    关键词： 高光谱图像分类、Gabor特征、局部二值模式（LBP）、最近正则化子空间（NRS）

    更新于2025-09-23 19:22:03

  • 使用深度和红外图像进行人脸识别

    摘要： 本文提出了一种结合深度图像与红外图像的人脸识别方法。传统基于彩色图像的人脸识别方法虽能准确识别人脸，但易受光照影响，且易被照片、雕塑等假人脸盗取用户面部信息。而基于深度或红外图像的方法受光照影响较小，并能有效防止假脸识别。本文利用深度图像缩短识别时间，采用红外图像提升识别性能。在人脸检测阶段，通过捕获的深度图像定位人鼻位置以减少检测耗时，并划定人脸区域；在特征提取阶段，采用三维局部二值模式从红外图像提取特征图；在人脸识别阶段，将捕获人脸特征与数据库预存人脸特征进行比对获得相似度，当相似度超过设定阈值时判定识别成功。仿真结果表明，该方法在正?；肪臣叭豕馓跫戮鼙３至己玫娜肆呈侗鹦阅?。

    关键词： 局部二值模式，深度图像，人脸识别，红外图像

    更新于2025-09-12 10:27:22

  • [IEEE 2018年第22届系统理论与控制计算国际会议(ICSTCC) - 罗马尼亚锡纳亚(2018.10.10-2018.10.12)] 2018年第22届系统理论与控制计算国际会议(ICSTCC) - 基于内容的图像检索的统一扩展局部三元模式

    摘要： 基于内容的图像检索是医学影像中一个反复出现的研究课题。大多数CBIR系统旨在辅助医生进行病理诊断。目前可通过多种方法实现基于纹理特征的图像检索。局部纹理特征对纹理分析非常有益，因而被广泛应用于图像检索领域。本文在原始LBP基础上提出了一种名为均匀扩展局部三元模式（UELTP）的CBIR新方法。该方法将图像分解为对象，提取局部纹理特征并存储为n维纹理特征向量，随后利用这些向量从大型专用图像数据库中高效检索图像。本文评估了LBP描述符、LTP和ELTP在CBIR中的性能表现。结果表明，在图像检索方面，均匀扩展局部三元模式的准确性优于其他描述符。

    关键词： 基于内容的图像检索、特征提取、局部二值模式、局部三值模式、均匀模式

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [IEEE 2017年第14届印度理事会国际会议(INDICON) - 鲁尔基 (2017.12.15-2017.12.17)] 2017年第14届IEEE印度理事会国际会议(INDICON) - 基于瞳孔均匀强度与自适应掩模的非参数虹膜定位方法

    摘要： 虹膜定位是任何虹膜识别系统中的关键环节之一，其核心任务是从采集的眼部图像中分离出环形虹膜区域。虹膜分割?？榈淖既沸灾苯佑跋煺鱿低车氖侗鹁取１狙芯坎捎镁植慷的Ｊ?LBP)来利用瞳孔区域的均匀亮度特征进行边界检测，从而实现瞳孔边界的精确定位。该方法能有效降低睫毛对瞳孔定位的干扰影响。此外，还开发了一种自适应掩模技术用于定位角膜缘边界，该掩模通过调节机制应对因光照变化导致的虹膜尺寸差异问题?；贑ASIA-IrisV1和IITD两个基准虹膜数据库的实验结果表明，所提方法具有显著的有效性。

    关键词： 自适应掩模、虹膜识别、虹膜定位、局部二值模式（LBP）

    更新于2025-09-11 14:15:04

  • [IEEE 2018年智能计算与电子企业国际会议(ICSCEE) - 沙亚南(2018.7.11-2018.7.12)] 2018年智能计算与电子企业国际会议(ICSCEE) - 基于随机森林及LBP与HOG特征组合的人脸识别与检测

    摘要： 有效的面部识别方法应能基于视频广播在非受控环境中良好运行，以满足现实世界应用的需求。然而这对大多数现有面部识别算法仍是重大挑战，会影响系统准确性。本研究旨在开发适用于光照变化、面部表情、不同姿态、朝向、遮挡、国籍差异及运动条件下视频广播的面部识别方法。采用Viola-Jones算法改进面部检测——该方法已被证实能在现实世界非受控环境中简单且高精度地检测人脸。通过结合方向梯度直方图(HOG)与局部二值模式(LBP)特征进行人脸特征提取，这些描述符具有较低计算耗时优势。采用最新精准的随机森林分类器(RF)进行人脸分类，为评估其效率，将其与支持向量机分类器(SVM)及不同现有特征提取方法进行了对比。在Mediu员工数据库上实施四组实验，报道了所提算法的优秀效果（平均识别准确率达97.6%）。使用计算机视觉与图像处理MATLAB 2016b工具箱对基于视频的数据集进行系统编码。

    关键词： 维奥拉与琼斯，人脸识别，中层员工，局部二值模式（LBP），方向梯度直方图（HOG），随机森林分类器（RF）

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • 多尺度局部二值模式与支持向量机分类用于糖尿病视网膜病变病灶识别

    摘要： 糖尿病视网膜病变（DR）是糖尿病最常见的并发症引发的疾病，可导致失明。在许多农村地区，眼科医生治疗该病的贡献预计较少。早期检测病变是诊断DR的渐进措施。首先进行预处理以检测病变中的视神经盘（ONH）?；贠NH的反射程度，采用多尺度局部二值模式（LBP）算法计算特征提取。此处估算Gabor卷积并编码ONH结构。进而通过矩和标准差进行统计计算。构建支持向量机（SVM）分类器定位出血和渗出物，并执行有效的概率多标签病变分类，获得代表糖尿病视网膜病变的五组结果：1）1级渗出物，2）2级渗出物，3）微动脉瘤，4）出血，5）新生血管。最终利用病变受影响区域进行疾病诊断。

    关键词： 统计计算、Gabor卷积、局部二值模式、视神经头、支持向量机

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [IEEE IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 瓦伦西亚（2018.7.22-2018.7.27）] IGARSS 2018 - 2018年IEEE国际地球科学与遥感研讨会 - 基于红外与可见光云图观测的联合编码LBP特征用于地基云分类

    摘要： 基于地面云图观测的云类型分类是大气研究中的重要任务。目前广泛采用红外与可见光两类云图观测进行云分类，但现有研究仅对二者进行独立分析或简单对比，未能充分挖掘和整合这两类图像的有用信息。若能充分利用这两种观测的互补信息，分类性能将得到提升。为此，本研究首先发布了具有相同时空分辨率的包含这两类云图的数据库；进而提出LBP（局部二值模式）特征的双观测联合编码策略，通过编码不同观测中LBP模式的联合分布来捕捉两种观测间的相关性，从而实现云分类。基于该数据库的实验结果表明，相较于单一观测方法，所提方法具有显著优越性。

    关键词： 红外云图、云分类、局部二值模式、可见光、联合分布

    更新于2025-09-09 09:28:46

  • [2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）- 波兰克拉科夫（2018.10.16-2018.10.18）] 2018年IEEE国际成像系统与技术会议（IST）- 基于灰度共生矩阵和局部二值模式的焊缝分类

    摘要： 本文提出了一种利用机器学习技术对焊缝图像进行分类的算法。在以降低检测成本为主要目标的情况下，人工目视检测是评估焊缝的主要方式。此类目视检测需要人工判读和评估，既耗时且结果往往取决于执行任务的人员。这些缺陷使得自动视觉检测具有吸引力。因此，本文旨在为焊缝视觉检测寻找可能的解决方案，其中研究了两种特征提取方法，并与两种不同的分类器结合进行测试。我们探究了基于纹理描述特征的视觉检测（通过机器学习算法处理）能否仅通过检测物体表面来发现焊缝中的瑕疵和缺陷，其方式类似于人眼检测，并且我们在新数据集上实现了96%的分类准确率。

    关键词： 机器学习、视觉检测、灰度共生矩阵、焊缝分类、局部二值模式

    更新于2025-09-09 09:28:46