به جمع مشترکان مگیران بپیوندید!

تنها با پرداخت 70 هزارتومان حق اشتراک سالانه به متن مقالات دسترسی داشته باشید و 100 مقاله را بدون هزینه دیگری دریافت کنید.

برای پرداخت حق اشتراک اگر عضو هستید وارد شوید در غیر این صورت حساب کاربری جدید ایجاد کنید

عضویت
جستجوی مقالات مرتبط با کلیدواژه

local binary pattern

در نشریات گروه برق
تکرار جستجوی کلیدواژه local binary pattern در نشریات گروه فنی و مهندسی
  • ویدا اسماعیلی، محمود محصل فقهی*
    پایگاه داده های درموسکوپی در دسترس سرطان پوست ملانوما دارای تصاویر کم و نامتوازن با روشنایی غیریکنواخت هستند که روش های شناسایی ملانوما را با چالش مواجه کرده اند. برای حل این مشکلات، در این مقاله، روش جدیدی را برای تولید داده های جدید شامل ملانوما پیشنهاد شده است. در واقع، روش جدید پیشنهادی، شبکه متخاصم مولد را با الگوی باینری محلی ترکیب می کند. به عبارت دیگر، ابتدا تصاویر موجود در پایگاه داده برای آموزش وارد شبکه ی متخاصم مولد می شوند. سپس، تصاویر جدید فراوانی تولید می شود و در نهایت، روش الگوی باینری محلی به آن ها اعمال می شود. بنابراین، تعداد داده های جدید تولید شده زیاد و متعادل است و داده های تولید شده، تغییرات روشنایی ندارند. همچنین، این داده ها ویژگی های مفید و معناداری را نشان می دهند که تمایز بین ملانوما و خال را بیشتر می سازد. آزمایش های انجام شده نشان داده است که روش پیشنهاد تاثیر خوبی در افزایش دقت شناسایی ملانوما دارد. طبق نتایج روش پیشنهادی عملکرد شبکه عصبی کانولوشنی را %7 افزایش داده است.
    کلید واژگان: الگوی باینری محلی، تولید داده های جدید، سرطان پوست، شبکه متخاصم مولد، ملانوما
    Vida Esmaeili, Mahmood Mohassel Feghhi *
    The available melanoma skin cancer dermoscopy databases have low and unbalanced images with non-uniform illumination that make melanoma detection methods challenging. To address these problems, in this paper, we propose a new method to generate new data including melanoma. In fact, our new proposed method combines generative adversarial network and local binary pattern. On the other hand, first, the images existing in the dataset are fed to the generative adversarial network. Then, many new images are generated and finally, the local binary pattern is applied to them. Therefore, the number of the new generated data is large and balanced and the generated data does not have illumination changes. Also, these data show useful and meaningful features that increase the difference between melanoma and nevi. The experiments have shown that the proposed method has a good effect on increasing the accuracy of melanoma diagnosis. According to the results, the proposed method has increased the convolutional neural network's efficiency by 7%.
    Keywords: Local Binary Pattern, Generating New Data, Skin Cancer, Generative Adversarial Network, Melanoma
  • Ehsan Ghasemi, Seyyed Mohammad Razavi*, Sajad Mohamadzadeh

    This study proposes a descriptor-based approach combined with deep learning, which recognizes facial emotions for safe driving.  Paying attention to the driver's facial expressions is crucial to address the increasing road accidents. This project aims to develop a Facial Emotion Recognition (FER) system that monitors the driver's facial expressions to identify emotions and provide instant assistance for safety control. In the initial stage, Viola-Jones face detection was employed to detect the facial region, followed by Butterworth high-pass filtering to enhance the identified region for locating the eye, nose, and mouth regions, using Viola-Jones face detection. Secondly, the Local Binary Patterns (LBP) feature descriptor is utilized to extract features from the identified eye, nose, and mouth regions. Using 3 RGB channels, the extracted features from these three regions are fed into RessNet-50 and EfficientNet deep networks. The outputs of the two deep learning models' classifiers are combined and integrated using two ensemble methods ensemble maximum voting and ensemble mean. Based on these combining classifier rules, the performance was evaluated on the JAFFE and KMU-FED databases. The experimental results demonstrate that the proposed method can effectively and with higher accuracy than other competitors recognize emotions in the JAFFE and KMU-FED datasets. The novelty and originality of this paper lie in its significant application in the automotive industry. Implementing our proposed method in a system capable of high accuracy and precision can help mitigate numerous driving hazards. Our approach has achieved 99% and 98% accuracy on the JAFFE and KMU-FED databases, respectively. This high level of accuracy, coupled with its practical relevance, underscores the innovative nature of our work.

    Keywords: Ensemble Deep Learning, Combination Of Classifiers, Driver Assistant, Face Emotion Recognition, Local Binary Pattern
  • عبدالعلی دماوندی*، رضا روشنی

    در سالهای اخیر تشخیص حالت چهره از مهمترین چالشهای پردازش تصویر محسوب شده و کاربردهای فراوانی پیدا کرده است. امروزه به دلیل وجود رابطه ی به اصطلاح عاطفی میان انسان و کامپیوتر در دنیای مجازی، استفاده از روش های تشخیص حالت چهره اهمیت زیادی پیدا کرده است. در پژوهش حاضر روشی جدید برای تشخیص حالات چهره پیشنهاد شده است. به منظور اجتناب از محدودیتها و حفظ سادگی و کارآیی LBP سنتی، یک توصیفگر بافت مفهومی و محاسباتی ساده اما کارآمد را پیشنهاد میکنیم که با عنوان الگوی جهتدار سه گانه محلی (LDTP) نامیده میشود. مزیت اصلی توصیفگر پیشنهادی نسبت به آنهایی که در حال حاضر موجود است، این است که هر دو مفهوم اپراتورهای LTP و LDP را در یک طرح کدگذاری فشرده مشابه، که اطلاعات دقیقتر و تفکیکپذیرتری را فراهم میکند، ترکیب میکند. همچنین نشان داده شده است که استفاده از ترکیب ویژگیها به جای تنها یک ویژگی باعث تشخیص بهتر و مقاومتر حالت چهره میشود. بنابراین ویژگیهای LDTP و XCSLBP با هم ترکیب شده تا بردار ویژگی نهایی حاصل شود. سپس برای سرعت بیشتر، بردار ویژگی نهایی با استفاده از الگوریتم PCA، کاهش بعد داده میشود. حال این بردار ویژگی به SVM که قبلا توسط داده های آموزشی، آموزش داده شده است، داده میشود تا در نهایت یکی از 7 حالت چهره مشخص شود. روش پیشنهادی از جنبه های گوناگون مورد بررسی قرار گرفت و با سایر روش های موجود، مقایسه شده است. دقت روش پیشنهادی برای حالت چهره 7 کلاسه حدود 96.22 درصد است که نسبت به سایر روش ها از دقت بالاتری برخوردار است.

    کلید واژگان: شخیص حالت چهره، الگوی باینری محلی، الگوی جهتدار محلی، الگوی سه گانه محلی، ماشین بردار پشتیبان
    Abdul Ali Damavandi *, Reza Roshni

    In recent years, facial expression recognition is considered one of the most important challenges in image processing and has found many applications. Nowadays, due to the so-called emotional relationship between humans and computers in the virtual world, the use of facial recognition methods has become very important. In this research, a new method for recognizing facial expressions is proposed. In order to avoid the limitations and maintain the simplicity and efficiency of traditional LBP, we propose a simple but efficient conceptual and computational texture descriptor, which is called Local Triple Directional Pattern (LDTP). The main advantage of the proposed descriptor over the existing ones is that it combines both concepts of LTP and LDP operators in a similar compact coding scheme, which provides more accurate and separable information. It has also been shown that using a combination of features instead of just one feature makes facial expression better and more robust. Therefore, the features of LDTP and XCSLBP are combined to obtain the final feature vector. Then, for more speed, the final feature vector is dimensionally reduced using the PCA algorithm. Now, this feature vector is given to the SVM, which has been previously trained by the training data, to finally identify one of the 7 facial expressions. The proposed method was examined from various aspects and compared with other existing methods. The accuracy of the proposed method for facial expressions of 7 classes is approx

    Keywords: Facial Expression Recognition, Local Binary Pattern, Local Directional Pattern, Local Ternary Pattern, Support Vector Machine
  • حمیدرضا خداداد، همایون مهدوی نسب *

    از آنجا که سرطان پستان به‏عنوان یکی از دلایل اصلی مرگ و میر زنان در سراسر جهان شناخته شده، طبیعی است که ارائه و توسعه روش هایی برای تشخیص زود هنگام آن، به‏ویژه بدون استفاده از ابزارهای تصویربرداری تهاجمی و نیز با سرعت پاسخ مناسب، از ارزش بالایی برخوردار باشد. تصویربرداری ترموگرافی، در صورتی که با روشی سریع و قابل اعتماد برای طبقه بندی نتایج تصویربرداری همراه گردد می تواند گزینه ای مناسب در جهت تحقق این هدف باشد. در این پژوهش با استفاده از ترموگرافی پستان و بهره گیری از نوعی از شبکه های عصبی متاخر به نام ماشین یادگیری بیشینه به‏عنوان یک طبقه بند هوشمند و کارآمد به مسئله تشخیص سرطان پستان اشاره شده است. همچنین، یک توسعه این طبقه بند تحت عنوان ماشین یادگیری بیشینه چندلایه مبتنی بر هسته را نیز مورد بررسی قرار گرفته است. در روش پیشنهادی، ابتدا با استفاده از یک روش تقسیم‏بندی خودکار تصاویر پایگاه‏ داده به پستان‏های چپ و راست قطعه بندی و تفکیک شده و سپس با استخراج ویژگی‏های بافت محلی، رنگ و شکل و ارائه این ویژگی‏ها به‏صورت مجزا و یا ترکیبی به شبکه، عملکرد و کارایی سیستم مورد مطالعه قرار گرفته است. با آزمایش مدل‏های استخراج ویژگی بافت محلی گوناگون، مانند الگوی دودویی محلی (LBP) و الگوی سه‏تایی محلی (LTP) و نیز ویژگی های رنگ RGB و YCbCr، برترین نتیجه این تحقیق از تصاویر ترموگرافی پستان در پایگاه داده برای تحقیقات ماما با تصویر مادون قرمز (DMR-IR) برای یک ویژگی ترکیبی جدید پیشنهادی LBP-Mix و ویژگی بافت LTP حاصل از استخراج بافت محلی در شعاع های مختلف، با صحت بیش از 96 درصد و دقت 100 درصد به‏دست آمده است.

    کلید واژگان: استخراج ویژگی، ترموگرافی پستان، تقسیم‏بندی خودکار، شبکه های عصبی، الگوی دودویی محلی، ماشین یادگیری بیشینه.
    Hamidreza Khodadad, Homayoun Mahdavi-Nasab*

    Since breast cancer is known as one of the main mortality reasons of women around the world, it would be most important to provide and develop early recognition methods for timely diagnosis, especially without using invasive imaging techniques and with fast response. Thermography with the contactless property and low cost, combined with a fast and reliable method to classify imaging results can be an ideal option to achieve this goal. This research aims at using breast thermography and a recent neural network method called extreme learning machine (ELM) as an intelligent and efficient classifier to recognize the cancer. We have also studied the development of this classifier as the kernel-based multilayer ELM. In the proposed method, at first, breast images are segmented using an automated segmentation to generate the region of interest (ROI) of the left and right breasts. Then, by extracting texture, color, and shape features, and presenting them separately or in combination with the neural network, the performance and efficiency of the method are evaluated. By experimenting with various models of local texture extraction, such as local binary pattern (LBP) and local ternary pattern (LTP), as well as using RGB and YCbCr color templates, the best results of this research in the database for mamma research with infrared image (DMR-IR) database belonged to the proposed combined LBP-Mix and the LTP texture features achieving more than 96% accuracy and 100% precision.

    Keywords: Automatic Segmentation, Breast Thermography, Feature Extraction, Local Binary Pattern, Neural Networks, Extreme Learning Machine
  • Parisa Bagheri, Ali Fotouhi *
    New applications such as 3D graphics, 3D displays, and image-based modeling have made stereo vision an active research area in recent years. In dense disparity map estimation, which is a basic problem in stereo vision, using two left and right images taken from a scene from two different positions, the disparity of each pixel of the reference image is determined (meaning determining each pixel with how displacement is appeared in the other image). Based on the disparity value, the depth of each pixel in scene is simply determined. For dense disparity map estimation, local stereo matching methods are simpler and faster than global methods, and therefore suitable for real time applications. In these methods, defining proper window which aggregate intensity pattern as well as keeping disparity consistency in all the window area, is an important challenge. To overcome this challenge, the idea of directional multiple window has been proposed in the previous researches. On the other hand, local binary patterns have considerable success in pattern recognition applications, while computationally simple. Therefore, the idea of using local binary pattern in a directional multiple window arrangement is proposed for dense stereo matching in this paper. Experimental results on standard stereo images show the better performance of the proposed method with respect to other proposed binary descriptors
    Keywords: Stereo vision, Stereo matching, Dense disparity map, local binary pattern
  • حمید حسن پور*، سید ابراهیم حسینی

    در بکارگیری سیستم های شناسایی چهره روش های مختلف تقلب نظیر استفاده از ماسک پوششی و بکارگیری عکس شخص معتبر دو مشکل اساسی هستند که کاربردهای آن ها را محدود می کنند. براساس بررسی های انجام شده روش-هایی برای تشخیص تقلب در شناسایی چهره معرفی شده اند که بعضا مداخله کننده هستند، یعنی شخص را وادار به انجام حرکتی می کنند تا بتوانند چهره واقعی را از تقلبی تمییز دهند. استفاده از روش های مداخله کننده اغلب نارضایتی کاربران را به همراه دارد. در این مقاله با ارایه روشی غیرمداخله کننده و براساس ویژگی هایی مانند انعکاس نور یا وجود نویز متناوب اقدام به شناسایی تصاویر واقعی از تقلبی می کنیم. در این روش ابتدا با بهره گیری از الگوی دودویی محلی لبه ها و بافت تصویر برجسته می شوند. سپس جهت طبقه بندی تصاویر واقعی و غیرواقعی، ویژگی های تصویر توسط مدل یادگیری عمیق متشکل از سه لایه پیچش استخراج می شوند. نتایج نشان دهنده مقاومت روش پیشنهادی در برابر پوشش چشم است. به منظور ارزیابی روش پیشنهادی مجموعه داده CASIA در این تحقیق مورد استفاده قرار گرفته است. نتایج حاکی از دقت 98 درصدی روش پیشنهادی در این مجموعه داده است که در مقایسه با روش های موجود دقت بالاتری دارد.

    کلید واژگان: شناسایی چهره، کشف تقلب، یادگیری عمیق، الگوی دودویی محلی، نویز متناوب
    Hamid Hassanpour *, Seyed Ebrahim Hosseini

    In the use of face recognition systems, various fraud, such as the use of a mask and a photo of a genuine person, are two major problems that limit their applications. Studies have shown a number of methods for detecting fraud in face recognition, which are sometimes intrusive, enforcing the person to make a move in order to distinguish the real face from the fake one. The use of intrusive methods often leads to user dissatisfaction. In this article, we present a non-intrusive method using features such as light reflection or the presence of periodic noise to distinguish real images from the fake one. In this method, the edges and texture of the image are highlighted by a local binary pattern to better detect fraud. Then, by extracting the image feature using a deep learning technique with three layers of convolution, it will be able to distinguish between real and fake face images. This method is resistant to covering the eyes and face. In order to evaluate the proposed method, the CASIA dataset was used in this research. The results show 98% accuracy of the proposed method on this dataset. Among the existing methods, we see an increase in accuracy.

    Keywords: face recognition, forgery detection, Deep learning, local binary pattern, periodic noise
  • Vida Esmaeili, Mahmood Mohassel Feghhi *, Seyed Omid Shahdi

    Facial expressions are one of the most effective ways for the non-verbal communications, which can be expressed as the Micro-Expression (ME) in the high-stake situations. The MEs are involuntary, rapid, and subtle. Therefore, they can reveal the real human intentions. However, the MEs’ feature extraction is very challenging due to their low intensity and very short duration. Although Local Binary Pattern on Three Orthogonal Plane (LBP-TOP) feature extractor is useful for the ME analysis, it does not consider the essential information. To address this problem, in this research paper, we propose a novel feature extractor called the Local Binary Pattern from Six Intersection Planes (LBP-SIPl). This method extracts the LBP code on the six intersection planes, and then it combines them. The results show that the proposed method has superior performance in the apex frame spotting automatically, in comparison with the relevant methods on the CASME I and the CASME II databases. Then, the apex frames are the input of the Fast Region-based Convolutional Neural network (FR-CNN) to recognize the facial expressions from them. The simulation results show that, using the proposed method, the ME has been automatically recognized in 81.56% and 96.11% on the CASME I and the CASME II databases, respectively.

    Keywords: Apex frame spotting, local binary pattern, FR-CNN, micro-expression recognition
  • محمدرضا جلالیان شهری، هادی هادی زاده، مرتضی خادمی درح*، عباس ابراهیمی مقدم

    نخستین گام در طبقه بندی تصاویر بافتی، توصیف بافت با استفاده از استخراج ویژگی های تصویری مختلف از آن است. تاکنون روش های متعددی برای این موضوع توسعه یافته اند که از جمله مشهورترین آن ها می توان به روش الگوی دودویی محلی اشاره کرد. به منظور استخراج اطلاعات بافتی در مقیاس های مختلف، روش الگوی باینری محلی را می توان در یک چهارچوب چندمقیاسه پیاده سازی کرد. در این حالت، بردارهای ویژگی به دست آمده در سطوح مقیاس مختلف به یکدیگر پیوست می شوند تا یک بردار ویژگی برآیند با طول بیشتر را تولید کند؛ اما چنین روشی دو عیب مهم دارد؛ نخست این که، روش الگوی دودویی محلی به شدت نسبت به نوفه حساس و با افزودن نوفه به تصویر بافتی، بردارهای ویژگی به دست آمده ممکن است به شدت تغییر کنند. دوم این که، با افزایش تعداد مقیاس ها، طول بردار ویژگی به دست آمده نیز افزایش می یابد که این امر ضمن کاهش سرعت فرآیند طبقه بندی بافت، ممکن است دقت طبقه بندی را نیز کاهش دهد. برای رفع و یا کاهش این دو عیب، در این مقاله، روشی مبتنی بر الگوی دودویی محلی چندمقیاسه پیشنهاد می شود که از مقاومت بهتری در مقابل نوفه سفید گوسی برخوردار و در عین حال، طول بردار ویژگی تولیدی به وسیله آن به طوردقیق برابر با طول بردار ویژگی تولیدی به وسیله روش اصلی الگوی دودویی محلی در حالت تک مقیاسه است. آزمایش ها بر روی چهار گروه از پایگاه داده Outex انجام شده که آزمایش های انجام گرفته نشان دهنده برتری روش پیشنهادی نسبت به روش های موجود مشابه است.

    کلید واژگان: استخراج ویژگی، الگوی دودویی محلی، بافت، طبقه بندی بافت، نوفه سفید گوسی
    Mohammad Reza Jalalian Shahri, Hadi Hadizadeh, Morteza Khademi Darah*, Abbas Ebrahimi Moghadam

    In this paper we describe a novel noise-robust texture classification method using joint multiscale local binary pattern. The first step in texture classification is to describe the texture by extracting different features. So far, several methods have been developed for this topic, one of the most popular ones is Local Binary Pattern (LBP) method and its variants such as Completed Local Binary Pattern, Extended Local Binary Pattern, Local Temporary Pattern, Local Contrast Pattern, etc. In order to extract the features of a texture in different scales, the LBP method can be implemented in a multi-scale framework. For this purpose, the extracted feature vectors at different scales are usually concatenated together to produce the final feature vector with a longer length. But such a scheme has two main shortcomings. First, the LBP method is very sensitive to noise, hence by adding noise to a texture image, its feature vectors may change significantly. Second, by increasing the number of the scales, the length of the final feature vector is increased accordingly. This action increases the classification process time, and it may reduce the classification accuracy. To mitigate these shortcomings, this paper presents a method based on multiscale LBP, which has a better resistance against white Gaussian noise, while the length of its final feature vector is equal to the length of the final feature vector produced by the original LBP method. To implement the proposed method, we used 17 circular binary masks that contain 8 directed first-order masks, 8 directed second-order masks and 1 undirected mask. These masks have positive and negative weightes and each group of these masks have different radius which after convolution with input image extract features in different scales. Experiments were performed on four test groups of Outex database. Experimental results show that the proposed method is superior to the existing state-of-the-art methods. The complexity of proposed method is also analyzed. The results show that in this method, despite obtaining excellent classification accuracy, the complexity of the method has not changed much and even its complexity is less than some of the existing state-of-the-art methods.

    Keywords: feature extraction, Local Binary Pattern, texture, texture classification, white gaussian noise
  • Shirin Nayerdinzadeh, Mohammad Reza Yousefi *

    Today, due to the advent of the powerful photo editing software packages, it has become relatively easy to create forgery images. Recognizing the correctness of digital images becomes important when those images are used as evidence in legal, forensic, industrial, and military applications. One of the most common ways to forge images is copy move forgery, in which one part of the image is copied and pasted in another part of the same image. So far, various methods have been proposed for detecting copy move forgery, but these methods are not able to detect copy move forgery with different challenges of noise, rotation, scale, and detection of symmetrical images with high accuracy. In this paper, presents an enhanced hybrid method based on local and frequency feature extraction for image copy move forgery detection, which has a very high resistance to above challenges, both individually and simultaneously and has provided good identification accuracy. In this method, the combination of Discrete Wavelet Transform, Scale Invariant Feature Transform and Local Binary Pattern are used simultaneously. The forged area is chosen in such a way that at least both methods used in this proposed method have consensus about the forgery of that area. Various experiments and analyses on the MICC database show that the proposed methods, despite the above challenges and we have reached the accuracy 98.81% both separately and simultaneously, which has improved significantly compared to other methods used in this field.

    Keywords: Copy Move Forgery Detection, Scale Invariant Feature Transform, Discrete Wavelet Transform, Local Binary Pattern, Symmetrical Images
  • سید محمد طباطبایی، عبدالله چاله چاله*
    مشکلات عصبی-حرکتی دربرگیرنده طیف وسیعی از بیماری ها هستند که موجب اختلال در عملکرد ماهیچه های ارادی و یا اعصاب می شوند. یکی از روش های تشخیص خودکار این بیماری ها، بررسی سیگنال های ماهیچه ای توسط برنامه های کامپیوتری است. برنامه هایی که به این منظور توسعه می یابند شامل چندین مرحله پردازش هستند که استخراج ویژگی و دسته بندی از مراحل اصلی آن ها است. در این مقاله روشی مبتنی بر تحلیل بافت طیف سیگنال برای استخراج ویژگی ارائه شده است که برخلاف روش های زمانی، فرکانسی و زمان-فرکانسی مبتنی بر موجک، با استخراج توامان روابط زمان و فرکانس از سیگنال های ماهیچه ای موجب تشکیل یک بردار ویژگی با قابلیت تمایز بالا و ابعاد پایین می گردد. همچنین، جهت دسته بندی ویژگی ها، ماشین بردار پشتیبان، k-نزدیک ترین همسایه، تحلیل تمایزی، رگرسیون منطقی و ترکیب آن ها در دو حالت کلی و با تفکیک باندهای فرکانسی مورد بررسی قرار گرفته اند. به منظور برآورد روش پیشنهادی در این تحقیق از پایگاه داده سیگنال های ماهیچه ای اندام تحتانی استفاده شده است. با توجه به نتایج به دست آمده از آزمایش ها ، دقت دسته بندی %89.40 با استفاده از ماشین بردار پشتیبان با هسته RBF در حالت تفکیک باندهای فرکانسی حاصل شده است که به میزان %3.40 نسبت به بهترین روش قبلی دقیق تر است.
    کلید واژگان: توزیع زمان-فرکانس، تصویر زمان-فرکانس، طیف نگار، تحلیل بافت، الگوی دودویی محلی، ماتریس هم رخداد
  • Habib Izadkhah, Ramin Meshkabadi, Reza Abbasgolizadeh*
    Local binary pattern (LBP) operators, which measure the local contrast within a pixel's neighborhood, successfully applied to texture analysis, visual inspection, and image retrieval. In this paper, we recommend a semi blind and informed watermarking approach. The watermark has been built from the original image using Weber Law. The approach aims is to present a high robustness and imperceptibility with perfectly tamper detection zone. In this article, innovative image has been divided into blocks and the main pixel is chosen for watermark insertion, where the embedding/extraction operate in the spatial domain. Based on the experimental results, the imperceptibility and robustness of our watermarking approach are proven and showing perfectly the detection of the image.
    Keywords: Image watermarking, Attacks, Robustness, Local binary pattern
  • Mohammad Hossein Shakoor, Farshad Tajeripour
    In this paper, it is shown that repeating average filter increases the uniform patterns of noisy textures and consequently increases the classification accuracy of textures. In other words, for noisy textures,first, an average filter such as 3x3 mean filter is applied to each image then a feature extraction method such as LBP is used to extract features of filtered image. The more value of noise the more repeating ofaverage filter should be applied to textures. It is true that repeating average filter decreases the variance of noisy image. However, in this paper it is shownthat by repeating average filter for textures the variance of texture decreases then increases. So,average filter must be repeated while the variance of image decreases and until the variance is increased, it must be stop. Using convolution to apply average filter for an image takes so much time, therefore a simple technique is proposed in this paper that increases the speed of average filtering significantly.After noise reduction, by using LBP operator,features of texture areextracted for classification. Implementationson Outex, CUReT and UIUC datasets determine that the performance of proposed method is higher than some advanced noise resistant LBP variants such as BRINT and CRLBP.
    Keywords: Local Binary Pattern, Texture Classification, Repeat Average Filter, Completed Local Binary Pattern, Noise Robust
  • Saeede Jabbarzadeh Reyhani*, Saeed Meshgini
    Extraction methods of facial expression characteristics have disadvantages according to Classical LBP such as complexity and high dimensions of feature vectors that make it necessary to apply dimension reduction processes. In this paper, we introduce an improved LBP algorithm to solve these problems that utilizes Fast PCA algorithm for reduction of vector dimensions of extracted features. In other words, proffer method (Fast PCAⰓ) is an improved LBP algorithm that is extracted from classical LBP operator. In this method, first circular neighbor operator is used for features extraction of facial expression. Then, an algorithm of Fast PCA is used for reduction of feature vector dimensions. Simulation results show that the proposed method in this paper in terms of accuracy and speed of recognition, has had a better performance compared with the same algorithm.
    Keywords: Facial Expression Recognition, Local Binary Pattern, Support Vector Machine, Principal Component Analysis, Linear Discriminant Analysis
  • M. H. Shakoor, F. Tajeripour
    In this paper, a special preprocessing operations (filter) is proposed to decrease the effects of noise of textures. This filter using average of circular neighbor points (Cmean) to reduce noise effect. Comparing this filter with other average filters such as square mean filter and square median filter indicates that it provides more noise reduction and increases the classification accuracy. After applying filter to noisy textures some Local Binary Pattern (LBP) variants are used for feature extraction. The Implementation part for noisy textures of Outex, UIUC and CUReT datasets shows that using proposed filter increases the classification accuracy significantly. Furthermore, a simple and new technique is proposed that increases the speed of c-mean filter noticeably.
    Keywords: Circular Mean Filter, Local Binary Pattern, Noise Robust, Texture Classification
نکته
  • نتایج بر اساس تاریخ انتشار مرتب شده‌اند.
  • کلیدواژه مورد نظر شما تنها در فیلد کلیدواژگان مقالات جستجو شده‌است. به منظور حذف نتایج غیر مرتبط، جستجو تنها در مقالات مجلاتی انجام شده که با مجله ماخذ هم موضوع هستند.
  • در صورتی که می‌خواهید جستجو را در همه موضوعات و با شرایط دیگر تکرار کنید به صفحه جستجوی پیشرفته مجلات مراجعه کنید.
درخواست پشتیبانی - گزارش اشکال