用于纹理分类的仿射梯度局部二值模式描述子
计算机视觉与模式识别
2017-05-22 v1
摘要
我们提出了一种用于纹理分类的新型仿射梯度局部二值模式描述子。仅使用单一类型信息（如仅利用像素与其局部邻域差值符号信息的 LBP）很难描述复杂的纹理。我们的描述子具有三个特点：1）为了充分利用纹理中包含的信息，将与欧几里得梯度不同且对仿射变换保持不变的仿射梯度引入到 AGLBP 中。2）提出了一种改进的旋转不变性方法，该方法依赖于相对于局部邻域计算的参考方向。3）还应用了同时考虑训练数据集统计频率和类内方差的特征选择方法，以降低描述子的维度。在三个标准纹理数据集 Outex12、Outex10 和 KTH-TIPS2 上进行了实验，以评估 AGLBP 的性能。结果表明，与一些 SOTA 旋转纹理描述子相比，我们提出的描述子在纹理分类中取得了更好的性能。
引用
@article{arxiv.1705.06871,
title = {Affine-Gradient Based Local Binary Pattern Descriptor for Texture Classiffication},
author = {You Hao and Shirui Li and Hanlin Mo and Hua Li},
journal= {arXiv preprint arXiv:1705.06871},
year = {2017}
}
备注
11 pages,4 pages