基于局部模式直方图
基于方向梯度直方图属性空间的局部放电模式识别改进算法
2021年5月电工技术学报Vol.36 No. 10 第36卷第10期TRANSACTIONS OF CHINA ELECTROTECHNICAL SOCIETY May 2021DOI: 10.19595/ki.1000-6753.tces.200327基于方向梯度直方图属性空间的局部放电模式识别改进算法宋思蒙钱勇王辉盛戈皞江秀臣（上海交通大学电气工程系上海 200240）摘要该文提出一种基于方向梯度直方图（HOG）属性空间的局部放电模式识别改进算法，旨在提高特征对样本信息的概括能力，并克服分类器对高维特征的识别局限。
首先，构造局部放电脉冲序列分布（PRPS）模式作为识别依据，利用局部细分叠加窗口滑移的迭代算法自动化构建PRPS图像的HOG属性空间；然后，通过线性变换协方差矩阵的方式重构HOG属性空间，使其满足相互独立性；接着，根据属性重要性重新排列空间后，依次增加输入朴素贝叶斯分类器的属性个数，基于分类精度搜索最佳属性子集；最后，按照归约属性的相对重要性进行加权，最终设计出HOG属性选择加权朴素贝叶斯分类器。
大量样本测试结果证明，此算法能够达到很高的识别精度，对传统识别算法的优化效果明显，有较好的应用价值。
关键词：局部放电模式识别方向梯度直方图脉冲序列分布属性选择加权朴素贝叶斯中图分类号：TM85Improved Algorithm for Partial Discharge Pattern RecognitionBased on Histogram of Oriented Gradient Attribute SpaceSong Simeng Qian Yong Wang Hui Sheng Gehao Jiang Xiuchen （Department of Electrical Engineering Shanghai Jiao Tong University Shanghai 200240 China）Abstract This paper proposed an improved algorithm for partial discharge pattern recognition based on the attribute space of histogram of oriented gradient (HOG), aiming to enhance the summary ability of features and overcome the limitation of traditional classifier for the high-dimensional features.Firstly, the partial discharge phase resolved pulse sequence (PRPS) patterns were constructed as the recognition basis. And the HOG attribute space of PRPS images was formed automatically by the iterative algorithm of local cell superimposed slipped window. Secondly, in order to satisfy the mutual independence, the HOG attribute space was reconstructed by linear transformation of covariance matrix and was rearranged according to attribute importance. Thirdly, the number of attributes input to the Naïve Bayesian classifier was sequentially increased, and then the best attribute subset was obtained based on the classification accuracy. After weighting the reduced attribute according to their relative importance, the HOG attribute selective weighted naïve bayes classifier was finally designed. The test results of a large number of samples prove that the improved algorithm can achieve high recognition accuracy, and has an obvious optimization effect and good application value.Keywords：Partial discharge, pattern recognition, histogram of oriented gradient, phase resolved pluse sequence, attribute selective weighted Naïve Bayes收稿日期 2020-04-04 改稿日期 2020-05-202154 电工技术学报 2021年5月0引言随着电网规模的逐渐扩大和电压等级的逐渐升高，电气设备的安全可靠性愈发重要[1]。
基于局部结构直方图的图像检索
［ ｓｒｃ ］Ｉ ｒｅ ｏｍａ ｅｂ ｔ ｒ ｓ ｆＪｌｓ’ ｔｘｏ ｏ ｃｐ ｅｃｉｅｔｅｉ ｇ ｏ ｔｎ ｏ ｇ ｅ ｉｖｌｔｉ ｐｐ ｒ ｒｓｎｓａｎ ｗ Ａｂ ｔａ ｔ ｎｏｄ ｒ ｋ ｅｔ ｅｏ ｅｚＳ ｅ ｔｎｃ ｎｅ ｔｏｄ ｓｒ ｍａ ｅｃ ｎｅｔｆｒｉ ｅｒｔｅ ａ，ｈｓ ａ ｅ ｅｅ ｔ ｅ ｔ ｅｕ ｕ ｔ ｂ ｈ ｍａ ｒ ｐ
［ ｙｗｏ ｄ ］ｉ ｇ ｅｒ ｖ ｌＨＳ ｃ ｌｒ ｐｃ ；ｏｏ ｕ ｎｉａｉｎ ｅｇ ｒ ｎａｏ ；ｏ ａｓ ｃｕｅ ｅｅｔ ｎ Ｌ ｃｌ ｔ ｃ ｒ ｓ ｇａ Ｌ Ｈ） Ｋｅ ｒ ｓ ｍａｅｒｔ ｅａ； Ｖ ｏｏ ａｅ ｃ ｌｒ ａｔ ｔ ；ｄ ｅｏｉ ｔｔ ｎ ｌｃｌｔ ｔｒ ｔｃｉ ； ｏａ ｒ ｔ ｅ ｔ ｒｍ（ Ｓ ｉ ｓ ｑ ｚ ｏ ｅ ｉ ｒ ｕ ｄ ｏ Ｓｕ ｕ Ｈｉ ｏ
１
１
２
５
５
ａ和 ｂ 间的夹角为 ： 之
（） 图 ａ原
一ｓ 一ｓ 】 ０ （ ｏ 【
进行均匀量化 ，则边缘方向映射 ＯＸＹ 可表示为 ： （，１
Ｏ Ｘ． ＝妒 妒 Ｏ１ 一 一 ｝ （， ） ， ∈｛， － ， １ ｙ ，
（ ４ ）
ｆ１ ５
计算 图像所有像素点 的边缘方 向后 ，再对 图像边缘 方向
斑点、线 段端点、相交线段 以及边界线段等 。从本质而言 ， Ｊ
基元也是一种 局部结构。 目前 ，基元概念 已经被应用到 图像 分析和 图像检索 中，并且取得 了较好 的性能 Ｊ 。为更好地利 用 Ｊｌ ｚ基元概念来描述 图像 内容 ，本文提 出局部结构直方 ｕｅ ｓ 图（ ｏａ Ｓｒｃ ｒ Ｈｉ ｏｒｍ， Ｓ 来进行基于 内容的 图像检 Ｌ ｃｌ ｔ ｔ ｅ ｓ ｇａ Ｌ Ｈ） ｕｕ ｔ 索 ，该方法不仅能够描述颜色特征 和边 缘特 征 ，而且还能够 表达一定的空 间属性 。
中国象棋自动打谱方法研究
中国象棋自动打谱方法研究
戴林鑫;彭辉
【期刊名称】《应用科技》
【年(卷),期】2024(51)2
【摘要】针对现存象棋打谱方式繁琐、成本较高的问题,提出了一种基于机器视觉的象棋自动打谱方法。
对图像进行预处理后,首先结合二值化与连通区域搜索进行人手遮挡检测,随后采用Hough圆检测、字符矩阵等方法对棋子进行定位,接着将棋子分为红黑两方,并利用局部二进制模式直方图(local binary pattern histogram,LBPH)算法实现棋种识别,最后通过动态识别棋子移动路径,根据行棋规则生成着法。
选取50局象棋比赛录像进行测试,结果表明,该方法在识别准确率达到99%的前提下,1 s内可对5帧图像进行处理与识别,且对50个视频识别得到的棋谱正确率均为100%,可以完全满足各类型对局的打谱需求。
【总页数】10页(P151-160)
【作者】戴林鑫;彭辉
【作者单位】华中农业大学经济管理学院;华中农业大学信息学院
【正文语种】中文
【中图分类】TP242
【相关文献】
1.中国象棋博弈程序中边界判断的优化方法研究
2.基于ReHo方法的不同性别中国象棋大师静息态脑功能磁共振成像研究
3.中国象棋多自动机复合模型及其估值
方法研究4.中国象棋人机对弈的自学习方法研究5.丁承运打谱本《神人畅》的演奏方法
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基于直方图处理的局部图像增强算法研究
［ 键 词 ］ 图像 增 强 ；局 部 图像 增 强 ；直 方 图处 理 关 ［ 图 分 类 号 ］ Ｔ ３ １４ 中 Ｐ ９．１ ［ 献 标 志码 ］Ａ 文 ［ 章编号］１７ 文 ６ ３—１０ （０ ３ １ ０ ２ — ３ ４ ９ ２ １ ）Ｏ — ０ ５ ０
在 进行 图像 处理 前 ，需 要 获取原 始 图像 。 图像在 采 集 、传 送 、变 换 过程 中 ，会 受 到 噪声 、曝 光 度 、
１ 直 方 图
直方 图是 图像 的一 种统 计表 达方 式 ，灰度 级为 ［ ， １ Ｏ Ｌ一 ］的图像直 方 图是离 散 函数 ：
（ ）：
户（ ）： ｎ ／ 志
（ 意表示第 ｋ级灰度 ， 是 ｒ 的像 素个数 ）
用 以直观 表现 图像 灰度级 的分布 。 直 方 图进 行 归一化 处理 ， 常用 ： 对 通
Ｉ ３ ｃｒｏ ６ ．ｏ ｎ
ｒ ： －
， ｉｓ ｒ． ， ｕ ｕ （ ｑ ￣
理 工 上 旬 刊 ＊ 算 机 科Ｏ ３年 １ 月
基于人脸检测和识别的访客管理系统设计与实现
基于人脸检测和识别的访客管理系统设计与实现随着社会的发展和科技的进步，人脸检测和识别技术逐渐应用于各个领域。
其中，基于人脸检测和识别的访客管理系统成为了一个非常实用的工具。
本文将探讨该系统的设计与实现，以及其在实际应用中的优势和潜在问题。
人脸检测和识别技术的应用范围非常广泛，其中之一就是访客管理系统。
传统的访客管理方式通常需要人工登记和验证，工作效率低下而且容易出现错误。
而基于人脸检测和识别的访客管理系统可以通过摄像头实时捕捉图像，并使用人脸识别算法对访客进行快速、准确的识别，取代了传统繁琐的登记手续。
访客管理系统的设计与实现主要由以下几个方面组成：首先是人脸检测模块。
这个模块负责从摄像头捕捉的图像中检测出人脸的位置和大小。
目前常用的人脸检测算法有Haar特征检测、HOG特征检测和基于深度学习的卷积神经网络。
根据系统需求和资源预算，我们可以选择适合的人脸检测算法进行实现。
其次是人脸识别模块。
在人脸检测模块的基础上，这个模块将对检测到的人脸进行特征提取和比对，进而确定其身份。
在人脸识别算法中，局部二值模式直方图（Local Binary Patterns Histograms，LBPH）算法和特征脸算法（Eigenfaces）被广泛应用。
这些算法可以根据人脸的特征向量进行识别，并与已知的访客信息进行匹配，从而完成访客身份的验证。
同时，访客信息管理模块也是系统的重要组成部分。
这个模块用于存储和管理已知访客的信息，包括姓名、照片、身份证号码等。
在访客每次到访时，系统将自动将其识别结果与数据库中的信息进行比对，从而确认其身份。
对于未知访客，系统可以自动将其信息保存到数据库中，以备日后使用。
此外，为了增强系统的可用性和安全性，系统设计应考虑以下几个方面。
首先是系统的稳定性和实时性。
基于人脸检测和识别的访客管理系统需要通过高质量的摄像设备对访客进行拍摄，同时能够在实时场景下快速准确地进行识别和比对。
其次是对数据的保护措施。
纹理特征提取方法
纹理特征提取方法
纹理特征提取是计算机视觉中一个重要的研究内容，其可以用来提取和描述图像中的
纹理特征，以满足图像识别的要求。
纹理特征提取有以下几种方法。
基于统计方法的纹理特征提取方法是根据统计特征，如局部直方图，局部二元直方图
或相关系数，来描述图像中的纹理。
它们可以用来比较每个像素和其邻域内像素之间的统
计特征，从而提取出局部纹理特征，并可用于识别各种类型的纹理。
2. 基于模式识别方法的纹理特征提取方法
基于模式识别方法的纹理特征提取方法是一种高维特征，它利用图像空间中的模式识
别算法，如Gabor小波变换、结构元素统计和生成模式和多分辨率分析，来提取包含的图
像纹理特征。
它仅从局部的特征提取中获得了更多的信息，可用于图像识别算法的输入参数。
基于矢量方法的纹理特征提取方法利用增强矢量实现图像中纹理的提取和分类。
该方
法主要是利用矢量图来逆变换成像素图，并利用这些矢量图来描述图像纹理特征。
它不仅
能够给出空间特征，而且能够提供更多的信息，可用于纹理分类及其他图像识别应用的研
究中。
此外，近年来也出现了基于深度学习的纹理特征提取方法。
基于深度学习的纹理特征
提取方法利用深度神经网络，自发提取和描述纹理特征，从而使图像纹理特征更加多样化。
它可以在保持纹理特征多样性的同时提高识别准确度。
lstb法
lstb法
LSTB法是一种基于局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）和方向梯度直方图（Histogram of Oriented Gradients，HOG）的图像特征提取方法。
LBP是一种用于描述图像局部纹理特征的算法，它通过比较每个像素点与它的邻居像素点的灰度值来确定该像素点的局部纹理。
LSTB是LBP的一种改进版，它在LBP的基础上引入了方向信息，能够更好地描述图像的局部纹理特征。
HOG是一种用于描述图像形状特征的算法，它通过计算图像中每个像素点的梯度方向和梯度大小来形成直方图，从而描述图像的整体形状特征。
LSTB法将LBP和HOG相结合，提取图像的局部纹理和形状特征。
具体来说，LSTB法首先使用LBP算法计算每个像素点的局部纹理特征，然后使用HOG算法计算每个像素点的梯度方向和梯度大小，从而得到每个像素点的形状特征。
最后，将每个像素点的局部纹理特征和形状特征组合起来形成最终的特征向量。
LSTB法在人脸识别、目标检测、图像分类等计算机视觉领域得到了广泛应用。
它能够有效地提取图像的局部纹理和形状特征，为后续的分类或识别任务提供有效的特征表示。
人脸识别实训报告
一、实训背景随着计算机视觉和人工智能技术的飞速发展，人脸识别技术已经广泛应用于安防、支付、门禁等领域。
为了提高学生对人脸识别技术的理解与应用能力，我们开展了为期一个月的人脸识别实训课程。
本次实训旨在让学生了解人脸识别的基本原理、常用算法，并能够将人脸识别技术应用于实际项目中。
二、实训内容1. 人脸识别技术概述首先，我们对人脸识别技术进行了简要的介绍，包括人脸识别的发展历程、基本分类以及应用领域。
人脸识别技术主要包括人脸检测、人脸特征提取和人脸比对三个环节。
2. 人脸检测人脸检测是人脸识别的基础，其目的是从图像中定位人脸的位置。
在实训中，我们学习了基于Haar特征的Adaboost算法和基于深度学习的卷积神经网络（CNN）进行人脸检测。
通过实验，掌握了使用OpenCV库进行人脸检测的方法。
3. 人脸特征提取人脸特征提取是将人脸图像转化为可以用于识别的特征向量。
在实训中，我们学习了基于局部二值模式（LBP）特征、局部二值模式直方图（LBPH）特征以及深度学习（如VGGFace）提取人脸特征的方法。
通过实验，掌握了不同特征提取方法的应用。
4. 人脸比对人脸比对是将待识别的人脸与数据库中的人脸进行相似度比较，从而实现人脸识别。
在实训中，我们学习了基于距离度量（如欧氏距离、余弦相似度）的人脸比对方法。
通过实验，掌握了OpenCV库中的人脸比对函数的使用。
5. 人脸识别项目实战为了让学生更好地将所学知识应用于实际项目，我们选择了一个人脸识别门禁系统项目进行实战。
在项目中，我们需要完成以下任务：（1）采集人脸图像数据：从网上下载公开的人脸数据集，并进行预处理，如归一化、裁剪等。
（2）训练人脸识别模型：使用训练集数据训练人脸识别模型，包括人脸检测、特征提取和人脸比对。
（3）测试模型性能：使用测试集数据评估人脸识别模型的准确率、召回率等指标。
（4）构建门禁系统：使用训练好的模型构建门禁系统，实现人脸识别、权限控制等功能。
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
分类在农业上的应用
Signal Processing Laboratory
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
计算机 自动分类
图像分类方法
典型的有： 典型的有： 一、KNN 二、Adaboost 三、SVM ...
Signal Processing Laboratory
目录
前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍
Adaboost分类结果 Adaboost分类结果
Accuracy comparision 0.8 0.7 0.6
m eanAccuracy
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
Gabor Adaboost LBP Adaboost LTP Adaboost LBP-HF Adaboost LTP-HF Adaboost 0 5 10 15 No.training 20 25 30
upper pattern uniform LBP
LBP-HF
LTP
lower pattern uniform LBP
LTP-HF
LBP-HF
Signal Processing Laboratory
目录
前言 图像分类基础
0.2 0.18 0.16
局部模式算法示意图
图像 uniform LBP
0.2 0.18 0.16 0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
分类器 生成Textons 生成 Textons 算法 直方图特征
实验流程图
图像
分块+LTP-HF直方图 直方图 分块
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
局部二进制模式 直方图傅里叶特征（LBP-HF） 直方图傅里叶特征（LBP-HF）
| H '(n, u)|=| H(n, u) |
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
局部三进制模式 直方图傅里叶特征（LTP-HF） 直方图傅里叶特征（LTP-HF）
通过训练一组弱分类器从而获得一个叠加这些 通过训练一组弱分类器从而 一组弱分类器从而 一个叠加这些 弱分类器而得到的一个强分类器。 弱分类器而得到的一个强分类器。SVM分类器 SVM分类器
通过在特征空间构建具有最大间隔的最佳超平 面而实现对训练样本集的最佳划分。
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表达式： 表达式：
LBP( xc , yc ) = ∑ n =0 2n s(in − ic )
7
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前言 图像分类基础 局部模式算法
一 模 式 -LBP 统
分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
LBP-HF
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混淆矩阵表明： 混淆矩阵表明：LTP-HF在表征局部特征上很有效果， 而在全局特征上有所欠缺
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
总结与展望 总结
概述遥感图像分类的意义及方法 介绍局部模式的概念、性质，在此基 础上提出LTP-HF算法 分类实验证明： LTP-HF是局部模式的有效改进 LTP-HF与SVM的组合分类效果最好
SVM分类结果 SVM分类结果
Accuracy comparision 0.9 0.8 0.7
m eanAccuracy
实验流程 分类结果评估 总结
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
GABOR SVM LBP SVM LTP SVM LBP-HF SVM LTP-HF SVM 0 5 10 15 No.training 20 25 30
0 10 20 30 40 50 60
LBP-HF
0.25
LTP-HF
局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
0.2
0.14 0.12 0.1 0.08 0.06 0.04 0.02 0
0.15
0.1
0.05
0
0
5
10
15
20
25
30
35
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0
0
10
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40
50
60
70
80
图像顺时针旋转90度 图像顺时针旋转90度： 90
40
50
60
70
80
Signal Processing Laboratory
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
分类器介绍
KNN最近邻分类器 KNN最近邻分类器
根据距离或相似度与测试样本最近的K个邻居 所属的类别来判断测试样本的类别
Adaboost分类器 Adaboost分类器
展望
将局部模式应用到基于像素的分类中 局部特征与全局特征相结合
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
感谢各位老师和同学 敬请批评指正！
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基于局部模式直方图 的遥感图像分类方法探究
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
分类的应用
Signal Processing Laboratory
0.2 0.18 0.16 0.14 0.12 0.1
0.2 0.18 0.16
0.2 0.25
0.14 0.12 0.1
0.15
0.08
0.08
0.06
0.1
0.06
0.04
0.04
0.02
0.05
0.02
0 0 10 20 30 40 50 60
0
0
0
5
10
15
20
25
30
35
40
0
10
20
30
0.1
特征分类性能：LTP-HF>LTP>LBP-HF>LBP>GABOR 特征分类性能 分类器分类性能： 分类器分类性能：SVM>KNN>Adaboost
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
混淆矩阵图表
目录
前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
局部三进制模式（LTP） 局部三进制模式（LTP）
示意图： 示意图：
简化处理： 简化处理：
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结 DFT
监督分类
非监督分类
典型的有： 典型的有： 一、K-means聚类 聚类 二、ISODATA ...
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前言 图像分类基础 局部模式算法 分类器介绍 实验流程 分类结果评估 总结
局部二进制模式（LBP） 局部二进制模式（LBP） 示意图： 示意图：
meanAccuracy
分类结果与分析
KNN分类结果 KNN分类结果
Accuracy comparision 0.8 0.7
0.6
0.5
0.4
0.3
0.2
0.1
Gabor KNN LBP KNN LTP KNN LBP-HF KNN LTP-HF KNN 0 5 10 15 No.training 20 25 30