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LBP算法及其研究开题报告

 2022-01-14 21:21:29  

全文总字数:1802字

1. 研究目的与意义及国内外研究现状

本课题的研究目的是:

本文介绍lbp算法,并在matlab平台上实现各种lbp算法,然后运行并比较lbp算法在图像纹理分类和人脸识别方面的应用结果,从而得出其在具体应用方面的优缺点。

研究意义是:

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2. 研究的基本内容

局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)是一种有效的基于灰度变化的纹理描述算子,最初是为了辅助性地度量局部图像对比度而提出的,算法的思想是利用结构化思想提取窗口特征,再利用统计化做最终整体特征的提取,它具有旋转不变性和灰度不变性的优点,被广泛运用到人脸识别、图像纹理分类等领域。本文主要是基于Matlab平台运行并比较各类LBP算法优缺点,并对该算法在其应用方面的进行分析和研究。

3. 实施方案、进度安排及预期效果

本课题的实行方案是:

查找资料,学习和理解lbp算法及其应用研究

在matlab平台上运行已有的lbp及其改进算法,比较其优缺点

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4. 参考文献

[1]吴学谦,李菲菲,颜艳,陈虬.《基于局部二值模式及马尔科夫稳态特征的人脸识别》.电子科技,2018.7

[2]高攀.《基于改进lbp算子的图像纹理分类研究》.西南交通大学,2015.5

[3]顼聪,陶永鹏.《基于改进的lbp人脸识别算法的研究》.微型机与应用,2016

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