局部二值模式（Local binary patterns LBP）是计算机视觉领域里用于分类的视觉算子。它是1990年提出的纹理光谱模式 （Texure Spectrum model）的特殊案例。LBP最早于1994年 提出,从此被视作纹理分类中的有力特征；同时，如果将LBP与方向梯度直方图算子（HOG）结合，可以在部分数据集中极大提高检测性能。不同版本的LBP的全部调查可以参考Bouwmans et al.
Mu Yadong［3］等人将局部二值模式(Local Binary Patterns，LBP)作为人体特征描述算子，具有旋转不变性和光照不变性，是一种有效的描述特征。
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局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)作为一种非常高效的局部特征描述算子,由于其与身俱来的优点,受到越来越多的关注,并在人脸识别领域取得了很大的成功。
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首先用局部二值模式(Local Binary Pattem,LBP)算子分别提取人脸灰度图像和深度图像的区域LBP直方图序列(LBP Histogram Sequenc...
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Generally,the center-symmetric local binary pattern(CS-LBP) is used to extract features from the face images only once,by which the extracted texture features are not adequate to represent the face images.
通常,采用中心对称局部二值模式CS-LBP对人脸图像只进行一次特征提取,提取的纹理特征不够丰富。
参考来源 - 基于多级CS·2,447,543篇论文数据，部分数据来源于NoteExpress
局部二值模式(LBP)是一种灰度范围内的纹理描述方式。
Local Binary Patterns (LBP) is defined as a gray-scale invariant texture measure.
提出一种基于多阈值局部二值模式(MTLBP)的人脸识别方法。
This paper proposes a method of face recognition, which is based on Multi-Threshold Local Binary Pattern (MTLBP).
提出了一种基于肤色信息与改进的局部二值模式(LBP)算法的人脸检测方法。
A method of face detection is proposed, which is based on the skin information and improved local binary pattern (LBP).
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