1) local binary pattern(LBP)
局部二元模式
1.
In this paper,we present two novel approaches for gender classification by local binary pattern(LBP) based classifiers.
提出了两种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)算子的人脸性别分类方法:级联LBP方法和boosting LBP方法。
2.
Firstly,this method combines texture features of all sub windows of an image extracted by local binary pattern(LBP) into a local texture feature matrix.
该方法首先利用局部二元模式(localbinary pattern,LBP)算子提取一幅图像中所有子块的纹理特征,并将其组合成局部纹理特征矩阵。
3.
A novel approach to facial expression recognition based on the combination of Local Binary Pattern(LBP)and Support Vector Machine(SVM)is proposed.
提出了一种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)与支持向量机(SVM)相结合的面部表情识别方法。
2) local binary pattern
局部二元模式
1.
After research about the human face detection, face alignment, facial expression feature selection, expression classification and PTZ camera controlling, this thesis brings forward a facial expression recognition algorithm based on enhanced local binary pattern with wavelet transform and augmented variance ratio.
本文通过对人脸检测、人脸表情特征提取、表情分类、PTZ摄像头控制等的研究,提出了一种结合小波变换和增强方差率的改进局部二元模式的表情识别算法,并通过JAFFE库上的实验证明了该方法的有效性。
2.
The method which combined the characteristic of principal components analysis(PCA) with local binary pattern(LBP)\'s com-bines the advantage in global features of PCA with the advantage in Details of local texture of LBP and could extract better characteristics from face image for support vector machine(SVM) to gender classification.
主成分分析方法(PCA)和局部二元模式算子(LBP)相融合的特征提取方法结合了PCA在提取全局特征方面的优势和LBP在提取局部纹理细节方面的优势,能够从人脸图像中提取出较好的用于支持向量机(SVM)进行人脸性别识别分类的特征。
3) LBP
局部二元模式
1.
This paper presents a new discriminant feature extraction method based bases on modular local binary pattern(LBP).
提出了一种基于分块局部二元模式(LBP)的鉴别特征抽取方法。
4) local binary pattern (LBP)
局部二元模式
1.
After building databases, texture features of endoscopic image are extracted by using local binary pattern (LBP) and trained by support vector machine (SVM).
利用局部二元模式提取胃镜影像的纹理特征,采用支持向量机进行样本训练,对胃镜影像病灶进行分类识别,结合数据库中的病人相关信息,做出辅助分析,为医生诊断提供参考。
5) Advanced Local Binary Pattern(ALBP)
高级局部二元模式(ALBP)
6) Local Bi-gram Model
局部二元模型
补充资料：植物命名的模式和模式标本
科或科级以下的分类群的名称，都是由命名模式来决定的。但更高等级（科级以上）分类群的名称，只有当其名称是基于属名的也是 由命名模式来决定的。种或种级以下的分类群的命名必须有模式标本根据。模式标本必须要永久保存，不能是活植物。模式标本有下列几种：
（1）主模式标本（全模式标本、正模式标本）（holotype）是由命名人指定的模式标本，即著者发表新分类群时据以命名、描述和绘图的那一份标本。
（2）等模式标本（同号模式标本、复模式标本）（isotype）系与主模式标本同为一采集者在同一地点与时间所采集的同号复份标本。
（3）合模式标本（等值模式标本）（syntype）著者在发表一分类群时未曾指定主模式而引证了2个以上的标本或被著者指定为模式的标本，其数目在2个以上时，此等标本中的任何1份，均可称为合模式标本。
（4）后选模式标本（选定模式标本）（lectotype）当发表新分类群时，著作未曾指定主模式标本或主模式已遗失或损坏时，是后来的作者根据原始资料，在等模式或依次从合模式、副模式、新模式和原产地模式标本中，选定1份作为命名模式的标本，即为后选模式标本。
（5）副模式标本（同举模式标本）（paratype）对于某一分类群，著者在原描述中除主模式、等模式或合模式标本以外同时引证的标本，称为副模式标本。
（6）新模式标本（neotype）当主模式、等模式、合模式、副模式标本均有错误、损坏或遗失时，根据原始资料从其他标本中重新选定出来充当命名模式的标本。
（7）原产地模式标本（topotype）当不能获得某种植物的模式标本时，便从该植物的模式标本产地采到同种植物的标本，与原始资料核对，完全符合者以代替模式标本，称为原产地模式标本。
（1）主模式标本（全模式标本、正模式标本）（holotype）是由命名人指定的模式标本，即著者发表新分类群时据以命名、描述和绘图的那一份标本。
（2）等模式标本（同号模式标本、复模式标本）（isotype）系与主模式标本同为一采集者在同一地点与时间所采集的同号复份标本。
（3）合模式标本（等值模式标本）（syntype）著者在发表一分类群时未曾指定主模式而引证了2个以上的标本或被著者指定为模式的标本，其数目在2个以上时，此等标本中的任何1份，均可称为合模式标本。
（4）后选模式标本（选定模式标本）（lectotype）当发表新分类群时，著作未曾指定主模式标本或主模式已遗失或损坏时，是后来的作者根据原始资料，在等模式或依次从合模式、副模式、新模式和原产地模式标本中，选定1份作为命名模式的标本，即为后选模式标本。
（5）副模式标本（同举模式标本）（paratype）对于某一分类群，著者在原描述中除主模式、等模式或合模式标本以外同时引证的标本，称为副模式标本。
（6）新模式标本（neotype）当主模式、等模式、合模式、副模式标本均有错误、损坏或遗失时，根据原始资料从其他标本中重新选定出来充当命名模式的标本。
（7）原产地模式标本（topotype）当不能获得某种植物的模式标本时，便从该植物的模式标本产地采到同种植物的标本，与原始资料核对，完全符合者以代替模式标本，称为原产地模式标本。
说明：补充资料仅用于学习参考，请勿用于其它任何用途。
参考词条