LP$^{2}$DH：一种用于动态纹理识别的局部保持像素差哈希框架
计算机视觉与模式识别
2026-04-20 v1
摘要
时空局部二值模式（STLBP）是一种广泛使用的动态纹理描述符，但它存在维度极高的问题。为解决此问题，STLBP特征通常在三个正交平面上提取，但这牺牲了平面间的相关性。在本工作中，我们提出了一种局部保持像素差哈希（LPDH）框架，该框架在完整的时空邻域内联合编码像素差。LPDH将像素差向量（PDV）转换为具有最大判别力的紧凑二进制码。此外，我们引入局部保持嵌入，以在哈希前后保持PDV的局部结构。然后，利用曲线搜索策略，通过在Stiefel流形上的梯度下降联合优化哈希矩阵和二进制码。哈希之后，应用字典学习将二进制向量编码为码字，并将生成的直方图用作最终的特征表示。所提出的LPDH在三个主要的动态纹理识别基准上取得了最先进的性能：在UCLA上达到99.80%（对比DT-GoogleNet的98.93%），在DynTex++上达到98.52%（对比HoGF的97.63%），在YUPENN上达到96.19%（对比STS的95.00%）。源代码可在https://github.com/drx770/LP2DH获取。
引用
@article{arxiv.2604.15707,
title = {LP$^{2}$DH: A Locality-Preserving Pixel-Difference Hashing Framework for Dynamic Texture Recognition},
author = {Ruxin Ding and Jianfeng Ren and Heng Yu and Jiawei Li and Xudong Jiang},
journal= {arXiv preprint arXiv:2604.15707},
year = {2026}
}