局部方向模式的加速方案
计算机视觉与模式识别
2018-10-30 v1 人工智能
摘要
本研究旨在通过新提出的针对LDP的加速方案来改善局部方向模式（LDP）在特征提取时的运行时间。LDP被认为计算代价高昂。为证实这一点，将LDP与灰度共生矩阵（GLCM）的运行时间进行比较，结果表明LDP的运行时间比GLCM高两个数量级。在本研究中，使用公开可用的扩展Cohn-Kanade（CK+）数据集中的图像，将新提出的加速方案与LDP及局部二值模式（LBP）的性能进行了评估。根据我们的发现，所提出的加速方案在特征提取时将LDP的运行时间显著提升了近3倍。
引用
@article{arxiv.1810.11518,
title = {An Acceleration Scheme to The Local Directional Pattern},
author = {Yasin Musa Ayami and Aboubayda Shabat},
journal= {arXiv preprint arXiv:1810.11518},
year = {2018}
}
备注
5 pages, 3 figures, 3 tables, conference