作者：郭少军; 陆斌; 娄树理空间金字塔池化多尺度lbp特征舰船检测舰船识别
摘要：传统LBP特征进行目标识别主要依靠局部图像LBP特征直方图来实现，通常只能满足小邻域内小量采样点计算LBP特征的情况。当需要计算像素在更大空间邻域更多采样点的对比纹理特征时，直方图特征的维度将会造成维数灾难。本文提出应用空间金字塔池化方式对LBP特征进行池化，并在LBP特征计算过程中采用多种邻域尺度和不同采样点数量，充分挖掘不同尺度下图像的纹理特征，从而建立完备的图像描述特征。在利用支持向量机或其他训练网络进行识别模板训练时，需要输入特征集具有相同的维度，传统LBP算法首先对图像按一定尺寸重构／裁切，时常会发生畸变而与现实出现偏离和信息丢失，对识别正确率存在影响。本文通过空间金字塔尺度对任意大小图像的LBP特征进行池化，输出特征维度为固定长度，有效避免了图像畸变与信息丢失的情况。实验证明，本文方法不仅避免了维度灾难的发生，同时能够更高效地提高目标检测率和识别正确率。
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