局部像素特征讲解
精确局部特征描述的表情识别_胡敏
1. School of Computer and Information of Hefei University of Technology ，Hefei 230009 ，China； 2. Anhui Province Key Laboratory of Affective Computing and Advanced Intelligent Machine，Hefei 230009 ，China
精确局部特征描述的表情识别
1， 2 1， 2 1， 2 1， 2 1， 2 1， 2 胡敏 ，江河 ，王晓华 ，陈红波 ，李堃 ，任福继 1. 合肥工业大学计算机与信息学院 ，合肥 230009 ； 2. 情感计算与先进智能机器安徽省重点实验室，合肥 230009
摘 方法
要： 目的
针对传统局部特征提取方法在表情识别上的局限性 ， 提出一种精确局部特征描述的表情识别方法 。
［14 ］
随着情感计算等学科领域的不断发展， 表情识 别作为其中的一个重要组成部分， 已经成为了当前 研究的热点
［12 ］
。
表情识别通常可分为图像预处理、 特征提取和 3 。 ， 表情分类识别 个步骤 其中 特征提取是表情识 别过程中的关键所在， 近年来用于特征提取的优秀 算 法 层 出 不 穷。 比 如 基 于 纹 理 特 征 的 提 取 方 法 、 基于形状特征的提取方法以及多特征融合 ［5-6 ］ 。基于纹理特征的提取方法主要有： Ga的方法
Abstract ： Objective To identify facial expressions accurately，we propose a precise local feature description method for facial expression recognition． Method First，the eyebrows，eyes，and mouth in a facial expression image are identified and extracted． The local features from the organ images are then obtained and processed by the expanded vector triangle pattern． The outline and detail features of the images can be statistic． Finally， different scales of sufficient vector triangle patterns are used to describe the features of the different organs． Various scales of sufficient vector triangle patterns are then combined to describe the features of the same organ． In this way， key organ information can be expressed fully． Ｒesult Experiments on the proposed method were performed using the JAFEE， CohnKanade （ CK） ， and Pain Expressions database． The average recognition rates were 95. 67% ， 97. 83% ， and 84. 0% ， and the average durations of feature extraction were 11. 70 ms， 30. 23 ms， and 11. 73 ms． The cross validation results showed that the precise local feature description method for facial expression recognition is fast and accurate． Conclusion Through organ segmentation and the construction of flexible full vector triangle patterns， the precise local feature description method performs well in image feature description while consuming little time． The recognition results of the proposed method are better than those of the typical facial expression recognition method．
lbp算法原理
LBP算法原理一、介绍局部二值模式（Local Binary Patterns，简称LBP）算法是一种用于图像处理和模式识别的特征描述算法。
它在图像的局部区域中提取特征，广泛应用于人脸识别、纹理分析、行人检测等领域。
LBP算法具有计算简单、鲁棒性强等优点，在实际应用中取得了较好的效果。
二、LBP算法原理LBP算法是一种基于纹理特征的描述算法，其原理可以概括为以下几个步骤：1. 定义局部区域LBP算法首先将图像划分为若干个局部区域，每个局部区域包含若干个像素点。
这样做是为了在局部区域中提取纹理特征，因为图像的纹理在不同的局部区域中可能有所不同。
2. 计算中心像素点的LBP值对于每个局部区域，LBP算法以中心像素点为参考点，将其周围的像素点与中心像素点进行比较。
比较的方法是将周围像素点的灰度值与中心像素点的灰度值进行比较，若周围像素点的灰度值大于等于中心像素点的灰度值，则将该像素点的位置标记为1，否则标记为0。
将周围像素点的标记按顺时针方向排列，形成一个二进制数，即为中心像素点的LBP值。
3. 计算LBP直方图对于每个局部区域，计算得到的中心像素点的LBP值可以表示为一个二进制数。
LBP直方图是对所有局部区域的LBP值进行统计，得到每个二进制数出现的次数。
LBP直方图可以反映图像的纹理特征，不同的纹理在LBP直方图中有不同的分布。
4. 特征向量提取将LBP直方图中的每个二进制数出现的次数作为特征向量的一个分量，将所有分量组合在一起，即可得到图像的LBP特征向量。
LBP特征向量可以用于图像分类、检索等任务。
三、LBP算法的应用LBP算法具有广泛的应用场景，以下是几个常见的应用领域：1. 人脸识别LBP算法可以用于人脸识别任务中的特征提取。
通过提取人脸图像的LBP特征向量，可以将其与已知的人脸特征进行比较，从而实现人脸的识别和验证。
2. 纹理分析LBP算法在纹理分析中也有广泛的应用。
通过提取图像的LBP特征向量，可以对图像的纹理进行描述和分析，从而实现纹理分类、纹理合成等任务。
图像处理中常用的特征抽取算法介绍
图像处理中常用的特征抽取算法介绍图像处理是计算机视觉领域的重要研究方向，而特征抽取是图像处理中的关键步骤之一。
特征抽取算法能够从原始图像中提取出具有代表性的特征，为后续的图像分析和识别任务提供有价值的信息。
本文将介绍几种常用的特征抽取算法。
一、颜色特征提取算法颜色是图像中最直观的特征之一，常用的颜色特征提取算法有颜色直方图和颜色矩。
颜色直方图统计了图像中不同颜色的像素数量分布，通过对颜色直方图的分析，可以得到图像的颜色分布特征。
而颜色矩则通过对图像中像素的颜色值进行统计，得到图像的颜色矩阵，从而描述图像的颜色分布和色彩信息。
二、纹理特征提取算法纹理是图像中的一种重要特征，可以描述图像中物体的表面细节和结构。
常用的纹理特征提取算法有灰度共生矩阵和小波变换。
灰度共生矩阵通过统计图像中像素灰度级别之间的关系，得到图像的纹理特征。
而小波变换则通过将图像分解成不同尺度和方向的子图像，提取出图像的纹理信息。
三、形状特征提取算法形状是图像中物体的外部轮廓和内部结构，常用的形状特征提取算法有边缘检测和轮廓描述。
边缘检测算法通过检测图像中像素灰度级别的变化，找到物体的轮廓。
而轮廓描述算法则通过对图像中物体轮廓的几何形状进行描述，提取出物体的形状特征。
四、局部特征提取算法局部特征是图像中局部区域的特征，常用的局部特征提取算法有SIFT和SURF。
SIFT算法通过检测图像中的关键点，并提取关键点周围的局部特征描述子，从而得到图像的局部特征。
而SURF算法则通过对图像中的兴趣点进行检测，并提取兴趣点周围的局部特征，用于图像匹配和识别任务。
五、深度学习特征提取算法深度学习是近年来图像处理领域的热门技术，深度学习特征提取算法通过使用深度神经网络模型，自动学习图像中的特征表示。
常用的深度学习特征提取算法有卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）。
CNN通过多层卷积和池化操作，提取图像的局部特征和全局特征。
而RNN则适用于序列数据的特征提取，可以用于处理图像序列和视频数据。
医学图像处理中的图像配准方法探析
医学图像处理中的图像配准方法探析近年来，随着医学技术的不断发展，图像配准作为重要的医学图像处理方法之一，在医疗领域中得到了广泛应用。
图像配准可以将多个不同时间、不同成像设备获得的医学图像进行对齐，以便医生能够更准确地分析和诊断疾病，提高医疗效果。
本文将对医学图像处理中的图像配准方法进行探析。
一、基于特征的配准方法基于特征的配准方法是一种常用且有效的图像配准方法。
该方法通过寻找图像中显著的特征点，比如角点、边缘等，并计算这些特征点的相互关系来进行配准。
常用的特征提取算法包括SIFT、SURF和ORB等。
这些算法能够提取出图像中的稳定且能够描述图像内容的特征点，从而实现图像的配准。
二、基于像素的配准方法基于像素的配准方法是另一种常用的图像配准方法。
该方法通过计算图像之间像素值的相似性，从而实现图像的对齐。
基于像素的配准方法通常包括灰度相关性、互信息和归一化互相关等算法。
这些算法能够计算不同图像之间的相似性度量，从而实现图像的配准。
三、多模态图像配准方法在医学图像处理中，由于成像设备和成像模式的不同，常常会出现多模态的医学图像。
多模态图像配准是一种将不同成像模式下的图像进行对齐的方法。
常用的多模态图像配准方法包括基于特征的方法和基于像素的方法。
基于特征的方法通过提取图像中的特征点，并计算这些特征点在不同模态图像中的相互关系来实现配准。
而基于像素的方法则通过计算图像之间的相似度来实现多模态图像的配准。
四、局部图像配准方法局部图像配准方法是一种针对图像局部区域进行配准的方法。
在医学图像处理中，由于图像可能存在变形、畸变等问题，全局的图像配准方法可能会出现不准确的情况。
因此，局部图像配准方法可以有效解决这些问题。
局部图像配准方法通常包括局部特征匹配、局部变形模型和局部优化等算法。
这些算法能够针对特定区域进行配准，提高医学图像处理的准确性。
总结起来，医学图像处理中的图像配准方法有基于特征的方法、基于像素的方法、多模态图像配准方法和局部图像配准方法等。
基于局部空间像素特征的自适应加权滤波算法
ｔａ ｅ ｖ ｓ ｈ ‘ ａｔ＆ ｐ ｐ ｅ ’ｎ ｉｅ Ｆ ｒｔ ． ｌ ｔ ｅ ｐ ｘ ｌ ｒ ｅ ａ ａｅ ｎ ｏ ｓｇ ａ ｉｅ ｓ ａ ｏ ｓ ｉｅ ｓ ａ ｃ ｒ ｉ ｇ ｔ ｅ ｉ ｈ ｔｒ ｍｏ ｅ ｔｅ ｓ ｌ ｅ ｐ ｒ ｏ ｓ ． ｉｓｌ ａｌ ｈ ｉｅ ｓ ｅ ｓ ｐ ｒ ｔｄ ｉ ｔ ｉｎ ｌ ｐ ｘ ｌ ｎ ｎ ｉｅ ｐ ｘ ｌ ｃ ｏ ｄ ｎ ｏ ａ ｄ ｃ — ｙ ａ
维普资讯
Ｃ ｍ ｕｅ ｎｉｅｒ ｇ ａ ｄＡ ｐｉａｏ ｓ ｏ ｐ ｔｒＥ ｇｎｅｉ ｎ ｐ ｌ ｔ ｎ 计算机工程与应用 ｎ ｃｉ
２０ ，４ ６ ０８４ （）
４ ５
基于局部空 间像 素特征 的 自适应加权滤波算 法
常瑞 娜 ， 晓敏 ， 守义 ， 穆 杨 齐 林
ｅ ａ ｄ ｅ ｉ ｓ ｔ ｅ ｍａ ｅ ｄ ｅ ｅａｌ ｔ ｔ ｅ ｓ ｍｅ ｉ ． ｐ ｃａ ｌ ，ｈ ｍａ ｅ ｉ ｉ ｈ ｃ ｎ ｓ ｎ ｒｍａｎ ｈ ｉ ｇ ｅ ｇ ｄ ｔ ｉ ｈ ａ ｔ ａ ｍｅＥｓ ｅ ｉｌ ｔ ｅ ｉ ｇ ｓ ｇ ｌ ｃ ｒ ｔ ｄ ｉ ａ ｐ ｏ ｉ ｅ ｙ ｈ ｕ ｒ ｉｎ ｆ ａ ｔ ｉ
边缘 细 节 ， 其在 噪 声 密度 较 大 时 ， 果 明显 优 于传 统 的 中值 滤 波 算 法 。 尤 效
像素名词解释
像素名词解释在计算机科学和图像处理领域，像素（Pixel）是图像的最小单元，它是图像中的一个点或一个矩阵，由一个或多个数字表示其特定的属性，如颜色、亮度或透明度。
像素被广泛用于数字图像处理、电视、摄影以及计算机图形学中。
像素是由两个词合成而来，即“picture”（图片）和“element”（元素）。
它可以看作是构成数字图像的一个基本组成部分。
图像可以看作是由许多像素按照一定的排列方式组成，每个像素可以独立地表示图像的一个小部分。
每个像素都有自己的属性，最常见的属性是颜色。
在彩色图像中，每个像素由三个基本颜色通道（红、绿、蓝）的数值组成。
通过在每个通道中调整数值的大小，可以创建出不同的颜色。
除了颜色，像素还可以具有其他属性，如亮度、透明度、深度等。
亮度属性表示像素的明暗程度，而透明度属性表示像素的透明程度。
深度属性常用于三维图形中，用来表示像素的距离或位置关系。
像素的大小由图像的分辨率决定。
分辨率指的是图像的水平和垂直方向上像素的数量。
较高的分辨率通常意味着图像更为清晰，因为更多的像素能够提供更多的细节信息。
在数字图像处理中，常常使用像素来进行各种操作，例如图像增强、滤波、分割等。
通过对每个像素的属性进行处理或修改，可以改变整个图像的外观或特征。
虽然像素在图像处理中起着重要的作用，但它也有一些限制。
由于像素是离散的，因此存在采样误差，即两个相邻像素之间可能发生颜色或亮度的不连续变化。
此外，图像的分辨率受到硬件设备和存储容量的限制，因此高分辨率的图像可能需要更多的存储空间和计算资源。
总之，像素是数字图像的最小单元，它由一个或多个数字表示其特定的属性，如颜色、亮度或透明度。
通过对像素进行操作，可以改变图像的外观或特征。
然而，像素也有一些限制，包括采样误差和分辨率限制。
基于卷积神经网络的场景分类预测模型应用
2021.51概述人工智能机器人、无人驾驶已普遍应用在多个科技领域,而场景的分类对于人工智能机器人、无人驾驶技术来说,尤为重要。
机器人都过辨别所处的场景,做出相应的应答措施;无人驾驶汽车通过场景的识别和分类来辨别自己行驶车道的精准度,所以场景分类给予人工智能机器人、无人驾驶等技术提供了重要的支撑。
而且其中实现的Python 语言在Linux 平台具有更强的鲁棒性和易移植性等多种优点,为更多的机器学习提供优良的理论和实战根基。
目前常用的场景分类方法主要有,依靠传统人工设计的局部特征描述子,其中视觉词标签提出要把像素点局部不变的特征作为标签,提取出来,然后再通过视觉词标签出现的频率塑造整个图像[1-2]。
该方法虽然能够进行场景分类,但是该模型忽视了视觉标签的位置地址信息,要实现图像之间的相互关系实乃遥不可及,所以针对大部分图像场景分类方法中提取的特征结构单一,依赖于大量人工标记的数据以及分类器的训练过程缓慢等问题,提出了用卷积神经网络的场景分类模型参与预测,测试实验结果表明了其超高的准确度。
2关键技术2.1TensorflowTensorflow [3]是一个基于数据流编程的符号数学系统,被广泛应用于各类机器学习算法的编程实现,其前身是谷歌的神经网络算法库DislBelief [4],Tensorflow 给予Python 4个不同版本,而且安装Python 版的Tensorflow 可以使用模块管理工具pip/pip3在终端直接运行,主要应用Tensorflow 库里面的深度学习框架,对场景特征进行深度学习和特征提取。
2.2卷积神经网络卷积神经网络[5]是当代神经网络的核心框架的延申,Tensorflow 又为卷积神经网络的实现提供了及其重要的基本工具,提供了重要的算法库,从搭建环境到里面理论的深度研究、内核代码的实践,给本文场景分类模型的建立提供了极其重要的作用,使用Python 实现了卷积神经网络3层结构,卷积层、采样层和全链接层,单个神经元经过每一层的加权和偏移,再经过激活函数,循环训练成百上千次,获得各类场景对应的标签文件,Python 实验显示精准度达到百分之九十以上。
像素的简单解释
像素的简单解释像素是一个用于描述图像分辨率的重要概念。
在数字图像中，每个像素代表着图像中的一个最小单位。
当我们查看一个数字图像时，我们实际上看到的是由无数像素组成的网格，每个像素都有自己的颜色和亮度值。
在本文中，我们将详细介绍像素以及它在数字图像中的工作原理和应用。
首先，让我们来了解一下像素的定义。
像素是“picture element”（用于表示图像元素）一词的缩写，它是一个数字图像中的最小单位。
每个像素由一个数字值表示，这个数字值决定了像素的颜色和亮度。
在黑白图像中，每个像素的数字值通常为0（代表黑色）或255（代表白色）。
在彩色图像中，每个像素的数字值可能由红色、绿色和蓝色（RGB）三个分量组成，每个分量的取值范围通常为0到255之间。
像素密度是一个指标，用于衡量图像中像素的数量。
它通常以每英寸像素数（PPI）或每厘米像素数（DPI）表示。
像素密度越高，图像的分辨率就越高，细节也就更加清晰。
一般来说，对于普通的打印品，像素密度在300 PPI到600 PPI之间是足够的。
而对于高质量的摄影作品或专业印刷品，可能需要更高的像素密度。
在数字摄影中，像素的数量决定了摄像头的分辨率。
例如，一台相机的分辨率为2000x1500像素，即每行有2000个像素，每列有1500个像素。
将这两个数字相乘，就可以得到该相机图像的总像素数，即300万像素。
当我们打开一张数字图像时，计算机会根据每个像素的颜色和亮度值来渲染图像。
通过在不同的像素之间过渡，计算机可以绘制出平滑的色彩和渐变效果。
这种绘制过程称为“光栅化”，它是数字图像显示的基本原理。
像素在多媒体图形中也扮演着重要角色。
例如，在计算机游戏中，每个像素都是游戏中的一个对象或角色的一部分。
通过改变像素的颜色或亮度，游戏开发人员可以实现动画效果，并使游戏图像更加生动逼真。
另一个与像素相关的重要概念是图像分辨率。
图像分辨率是指图像中每个维度上的像素数量。
例如，一张分辨率为1000x800的图像意味着图像的宽度为1000个像素，高度为800个像素。
像素的基本概念
像素的基本概念一、引言像素是图像处理中最基本的概念之一，它是指图像中最小的可见单位。
在数字图像中，每个像素都有一个特定的颜色值和位置信息。
了解像素的基本概念对于理解数字图像处理和计算机视觉技术至关重要。
二、什么是像素1. 像素的定义像素（Pixel）是Picture Element（图片元素）的缩写，是指数字图像或视频帧中最小的单元。
每个像素都有一个特定的颜色值和位置信息，可以组合成整个图像。
2. 像素与分辨率分辨率是指显示设备或输出设备上每英寸所显示的像素数量，通常用dpi（dots per inch）或ppi（pixels per inch）来表示。
例如，一张分辨率为300ppi的照片意味着在每英寸内有300个单独的点或颜色块。
3. 像素与位深度位深度是指每个像素能够表示多少种不同颜色或灰度级别。
比如8位深度可以表示256种不同颜色或灰度级别，而16位深度则可以表示65536种不同颜色或灰度级别。
三、数字图像中的像素表示方式1. 黑白二值图在黑白二值图中，每个像素只有两种可能的取值，通常是0和1。
这种图像通常用于文本、条形码等需要高精度的应用场景。
2. 灰度图灰度图是指每个像素只有一个灰度值，通常用0-255来表示。
0代表黑色，255代表白色。
在灰度图中，每个像素的颜色可以通过一个单一的数值来表示。
3. 彩色图彩色图是指每个像素有三个或四个分量（红、绿、蓝和透明度），通常用RGB或CMYK模式来表示。
在RGB模式中，每个分量的取值范围为0-255，可以组合成16777216种不同的颜色。
四、像素在数字图像处理中的应用1. 图像增强通过调整像素的亮度、对比度、饱和度等参数来改善图像质量。
2. 图像滤波通过对像素进行平滑、锐化等操作来去除噪声或突出细节。
3. 特征提取通过对不同位置和颜色的像素进行分析来提取出图像中的特征信息。
4. 目标检测与识别通过比较不同区域或不同帧之间的像素差异来实现目标的检测和识别。
基于全局与局部特征融合的人脸识别方法
其 中， ａ ＞１ ， Ｉ ｎ 、 ｎ 是整数 ， ｘ ＝ａ 一（ Ｘ Ｃ Ｏ Ｓ ０＋ ｙ ｓ ｉ ｎ Ｏ ） ， Ｙ ＝
ａ 一 （一ｘ ｓ ｉ ｎ Ｏ＋ｙ ｃ ｏ ｓ Ｏ ） 。ａ 一是 尺度 因 子 ， 通过改变 ｍ
２ ０ １ ４年 第 ３期
兰佩 等 ： 基 于全局 与局部特征 融合的人脸识别方 法
１ １ １
素的灰度值大于 阈值 ， 则该像素位置置 ｌ ， 否则置 ０ 。 按 照顺 时针 方 向对 得 到 的 ０ ／ １ 值 进 行 排 列 得 到 一 个 二进 制 串 ， 将 其转 换 为 十进 制 数 ， 最 后 将 该 十 进 制 数 作 为 中心像 素 Ｐ的标 记 。Ｌ Ｂ Ｐ一 致 模 式 是 指 在 Ｌ Ｂ Ｐ 二进 制 串 中 ， １到 ０或者 由 ０到 １的 翻转变 化 不 超 过 ２ ， 若是一致模式 ， 则Ｌ Ｂ Ｐ 值 即为 １ 的累计值 。Ｌ Ｂ Ｐ计
（ ２ ） ） ７ ３ ． ８ ６ ７ ９ ． ５ ５ ８ １ ． ８ Ｏ ８ ６ ． ３ ６ ８ ６ ． ９ ３ １ ２ ． ２ Ｏ Ｐ Ｃ Ａ（ ８ Ｏ ） ７ ４ ． ４ ３ ７ ６ ． ７ ０ ８ １ ． ２ ５ ８ ５ ． ８ ０ ８ ７ ． ５ ０ １ ６ ． ７ ８
算 如公 式 （ １ ） 所示 ：
Ｌ ＢＰ＝
ｉ
况 。由于预 处理 中采 用 了直 方 图均 衡化 算法 ， 会 对 原 来 在 同一光 照情 况 采集 的标 准 库造 成 一定 影 响 ， Ｐ Ｃ Ａ 与２ Ｄ Ｐ Ｃ Ａ算 法在 原始 Ｏ Ｒ Ｌ库 中的识别 率测 试 如 图 ３
所示。
７ １ ． ５ ９ ７ ５ ． ０ ０ ８ ０ ． ６ ８ ８ ３ ． ５ ２ ８ ５ ． ８ Ｏ １ ３ ． ３ ４
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06
TSVM像素分类： 根据训练好的 TSVM分类模型 预测余下像素所 属的类，并结合 训练集和测试集 获得最终的分类 结果。
总结
我们主要介绍一种以孪生向量机（TSVM） 和极坐标负指数变换（PCET）为理论基础，局 部像素特殊分类的图像分割算法。这个算法具有 很好的图像内容适应性，具有突出目标特征和适 应复杂背景的能力，更容易获得最佳分割效果。 运用此算法进行图像分割能更好的符合人类视觉 感受，所以具有较为广阔的应用前景。
2019/5/30
第章
简单介绍极坐标负指数变换（PCET） 方法。
2019/5/30
极坐标负指数变换（PCET）
低
2019/5/30
系数幅值 旋转不变
核函数形式 简单，数值 计算稳定
极坐标负指数变换（PCET）
介绍一种稳定的邻域低阶的PHT幅值作为图像像素特征的方法。对于连 续图像f(r,θ)而言，阶度为n，重复度为l，且|n|=|l|=0,1....∞的PCET定义为：
2019/5/30
基于局部像素特征分类的图像分割步骤
01
选择空间颜色： 使用CELT*a*b 表示色彩对象， 使用亮度分量L* 提取图像像素特 征。
02
构造局部图像窗 口：理论上说， 可以选择任意形 状的局部图像窗 口
03
像素特征提取： 对局部图像窗口 进行PCET，并 选取部分低阶 PCET系数幅值 作为图像像素级 特征
图像分割
图像分割是把图像中互不相干， 具有特殊意义的区域区分出来。每个 区域的像素满足一定的一致性，比如 灰度值相近或纹理特征相似。图像分 割是图像分析的关键步骤，是一种低 层次的计算机视觉技术，计算机视觉 中的理解包括目标检测，特征提取和 模式识别等等，这些都依赖于图像分 割的质量。因此，图像分割成为数字 图像处理领域的热门话题，备受青睐。
根据正交完整函数系理论，图像可以用无限的正交函数序列重建，使用 有限数目的PCET系数可以近似重建原图像函数f(r,θ)，并且所用项数越多，
其近似程度越高。若已知图像最高阶 nmax ，最大重复度 lmax的指数矩，由其
完备性和正交性，可得原始图像的重构公式：
2019/5/30
第章
以孪生支持向量机为基础，提出了基 于局部像素特征分类的图像割方法。
在G E P S V M 的启发下Jayadeva 于2007年提出了孪生支持向量 机理论。
2019/5/30
与传统支持向量不同（SVM）， TSVM寻求两个非平行的最优分类面， 使得每个分类面靠近一类样本而远 离另一类样本。TSVM适合于交叉分 类面的数据集的分类，且求解两个 相对更小的二次规划问题，这就使 得TSVM速度明显快于传统标准的支 持向量机。
2019/5/30
报告人：黄亚玲 学号：2014200573
目录
1 图像分割基本知识 2 孪生支持向量机（TSVM）简介 3 极坐标负指数变换（PCET）简介 4 基于局部像素特征分类的图像分割方法
2019/5/30
第章
主要介绍一下图像分割的基本概念， 简单阐述几种图像分割的方法
2019/5/30
2019/5/30
2019/5/30
04
TSVM训练样本 选择：利用二维 指数熵阈值选择 训练样本
2019/5/30
基于局部像素特征分类的图像分割步骤
以孪生支持向量机为基础，提出了基 于局部像素特征分类的图像割方法。
2019/5/30
基于局部像素特征分类的图像分割步骤
2019/5/30
05
TSVM模型训练： 利用上面的步骤 得到的训练样本， 训练出TSVM分 类模型。
孪生支持向量机（TSVM）简介
TSVM在n维空间使用两个非平行超平面，为了获得超平面参数，我们可 以通过求解以下优化问题：
其中，c1,c2为惩罚因子，e1,e2为列向量，它们的元素全部为1。TSVM1和 TSVM2的目标函数对本类样本与对应超平面的距离使用平方度量，因此在最 小化时可以保证样本与对应超平面距离尽可能近。
2019/5/30
图像分割方法
基于直方图阈值的分割方法 基于边的图像分割方法
基于模糊聚类的图像分割方法 基于区域的图像分割方法
2019/5/30
阈值分割法一般不考虑空间特征， 从而导致对噪声敏感。
边分割法对于边缘复杂，采光不均 匀的图像来说效果不明显，表现在 边缘模糊，弱边缘丢失和边缘不连 续。
模糊聚类分割法类别数难以确定， 算法对初始值敏感，易于陷入局部 极值
区域分割法遇到复杂多变的自然图 像时，分割的结果容易产生虚假的 目标区域，并且捕获的边区域不够 光滑。
第章
介绍孪生支持向量机（Twin Support Vestor Machine， TSVM）理论。
2019/5/30
孪生支持向量机（TSVM）简介