基于LBP-WLD多統(tǒng)計特征的動態(tài)紋理識別.pdf

1、動態(tài)紋理(DynamicTexture,簡稱DT)是指具有運動特征的紋理,它由在時間上呈現(xiàn)某種穩(wěn)定性的圖像序列構(gòu)成?，F(xiàn)實世界中存在著大量的動態(tài)紋理,如海波、煙霧、火焰以及飛翔的鳥群等。動態(tài)紋理可被運用于森林火災(zāi)監(jiān)控、交通監(jiān)控、國土安全管理以及動物行為研究中,具有廣泛的應(yīng)用前景。動態(tài)紋理在時間和空間上的不確定性延伸,決定了對其進行識別是具有挑戰(zhàn)性的。
　　 目前動態(tài)紋理識別技術(shù)可以分為基于運動分析和基于綜合分析的兩種。LBMP方法

2、是近年提出的一種有效的基于綜合分析的動態(tài)紋理識別方法,其利用塊匹配技術(shù)和LBP提取了動態(tài)紋理的運動和外觀特征,通過特征綜合較全面地描述了動態(tài)紋理。該方法具有計算簡便、識別準確率高的優(yōu)點,但是也存在一些問題:首先,由于只使用單一的LBP算子進行計算,丟失了紋理的強度變化信息,導致提取的紋理特征不全面;其次,在提取運動特征時,將LBP作為匹配準則導致容易出現(xiàn)多個匹配點,從而影響匹配精度;再次,在提取外觀特征時,由于只對數(shù)幀提取LBP特征,導

3、致特征不夠準確,且與運動特征相互獨立、關(guān)聯(lián)度低。為了改進以上問題,本文提出基于LBP/WLD多統(tǒng)計特征的動態(tài)紋理識別算法,通過引入WLD描述符,將其與LBP結(jié)合以完善動態(tài)紋理特征;采用基于LBP、WLD和歐式距離的三級匹配策略以降低多匹配點對運動特征精度的影響;根據(jù)運動特征信息提取基于方向的LBP/WLD聯(lián)合分布,作為外觀特征;由兩特征結(jié)合得到的綜合特征能更全面、準確地描述動態(tài)紋理。
　　 對動態(tài)紋理數(shù)據(jù)集Dyntex進行特征提