lbph-algorithm

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我想了解本地梯度模式它在Local gradient pattern - A novel feature representation for facial expression recognition中描述。有计算像下方的像素的新值的示例：我看到，中心像素的（即25）Pattern-1值为10和Pattern-2值是01。我有几个问题。那个中心像素的新值是多少？ LGP如何与LBP相关？

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在本地二进制模式意外的行为 - python skimage

我最近遇到了问题，其中python的滑雪映射中的本地二进制模式方法产生意想不到的结果。看一看下面的卡通例子。它显示在平坦的颜色背景上的两个平面彩色圆圈。的局部二元模式（P = 8个样本，半径= 1）的输出是：（图像是彩色喷气颜色编码）。灰色正确代表255. 但是，蓝色是85（二进制01010101）。因此，虽然该方法正确地显示背景，右侧的圆圈显示为255，但它显示的左侧圆圈为85.显然，s

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js-objectdetect with LBP cascades

我正在开发一个webapp，使用js-objectdetect库进行对象检测。因此，我将opencv HAAR-cascades转换为所需的js-objectdetect格式，其格式为python script。我的问题是，如果有可能将opencv LBP-cascades转换为js-objectdetect格式。我需要这个，因为我已经有一个opencv应用程序在使用，我需要使用相同的LBP级

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如何确定LBP人脸识别中卡方统计不相似度量的最优阈值？

我试图实现原始和圆形Local Binary Pattern（LBP）与统一模式映射的人脸识别应用程序。到目前为止，我已经完成了LBP描述符提取和空间直方图构建步骤。现在我必须处理面部分类和识别阶段。正如本主题中的original paper所表明的那样，最简单的分类器使用卡方统计量作为2幅面部图像的2个直方图之间的差异度量。该公式看似简单，但我不知道如何分类2个直方图是基于卡方差异度量的结果值

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本地二进制模式原始代码和参考文献matlab

我创建了很多matlab本地二进制模式的实现，我对它们有点困惑。 Wikipedia解释如何basic LBP作品： 1- Divide the examined window into cells (e.g. 16x16 pixels for each cell). 2- For each pixel in a cell, compare the pixel to each of its 8

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OpenCV C++ calcHist到Java

我试图让一些C++代码在我的Android设备上运行;然而，我遇到了我使用的Mat类型的一个小问题。我想转换的代码如下（第二个函数调用第一）：CV_32SC1： static Mat histc_(const Mat& src, int minVal=0, int maxVal=255, bool normed=false) { Mat result; // Establi

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通过索引张量Tensorflow切片张量

我有以下两个张量（注意，他们是都Tensorflow张量，这意味着他们仍然当时我构建了以下切片运算实际上象征我发动tf.Session()前）： params：具有形状（64,784，256） indices：具有形状（64，784），我想构建一个返回以下张量运算： output：具有形状（64,784），其中 output[i,j] = params_tensor[i,j, indices[i

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Matlab LBP Real Valued

MATLAB的内置函数用于计算来自计算机视觉工具箱的本地二进制模式，从而生成实数值。该函数被命名为：extractLBPFeatures() 我知道LBP的值是二进制的 - 它的名字是！它是如何获得实数值而不是二进制值？

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Matlab平台对象检测器（使用LBP）不变到平面内旋转吗？

我已经读过LBP可以用于旋转不变特征检测，比如here。这对我来说很直观，因为LBP正在有效地评估本地图像纹理。不过，我已经在其他地方看过LBP 不能用这种方式使用。 Matlab教程here提到检测器对“平面外旋转”很敏感，但没有提到平面内旋转。我的问题：级联对象检测器（使用LBP时）的Matlab实现是不变的平面内旋转吗？谢谢！

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为什么DLIB计算LBP一致描述符的平方根？

我正在使用dlib库从给定图像中提取LBP均匀。我正在使用下一个函数（http://dlib.net/dlib/image_transforms/lbp_abstract.h.html#extract_uniform_lbp_descriptors），但我不完全明白第三个参数（cell_size）的功能是什么。在文档中说下一个：我们将采取所有直方图元素的平方根。也就是说，#feats[i]是出