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1)  binary pattern
二值模式
2)  local binary pattern
局部二值模式
1.
Based on observations of large number of tongue images of several diseases, we apply a method which combines Gabor transform and local binary pattern aiming for different states of tongue and symptoms of different diseases in this dissertation, and realize tongue image segmentation with both texture characteristic and color characteristic.
根据对各种疾病的舌图像的大量观察,本文针对不同疾病的舌象特点,比较了多种纹理特征提取方法,确立了每种舌质和苔质的典型特征,应用了一种结合了Gabor滤波和局部二值模式纹理特征提取算法,并结合纹理特征和颜色特征的进行了舌图像的分割。
2.
Local Binary Pattern is a newly-developed theory which is simple but useful calculating method of texture analysis.
局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)是最近发展起来的一种理论简单但功能强大的纹理分析算法,在计算机视觉等领域表现出良好的性能,并得到了较为广泛的应用和认可。
3.
Firstly,every block on the first layer is modeled via textures based on local binary pattern operators.
首先利用基于局部二值模式的纹理信息进行第一层分块背景建模,然后缩小建模粒度,在第一层上选取代表点进行第二层码本背景建模;目标检测时,不同粒度从上到下与所得背景模型分层匹配。
3)  local binary pattern
局域二值模式
1.
The local binary pattern was introduced to extract the texture feature.
引入局域二值模式(LBP)算子提取纹理特征,利用颜色直方图与纹理直方图相似度的加权和表示目标相似度,以有效解决自遮挡对跟踪的影响。
2.
First,locate the eyes automatically with the method of geometrical matching;then the Local Binary Pattern(LBP) operator is used to extract face appearance features;finally a two-stage classification method is proposed.
该方法首先采用几何模型匹配法自动定位出人眼,在此基础上进行人脸大小归一化,然后利用局域二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)技术提取面部特征,最后采用由粗到细的方案进行表情分类。
3.
The highlights and main contributions of the dissertation include:(1)An age estimation algorithm based on selected Local Binary Pattern and weighted Support Vector Machine regression is proposed.
本文的工作主要包括:(1)提出基于优选局域二值模式与加权支持向量机回归相结合的年龄估计方法。
4)  Local Binary Pattern(LBP)
局部二值模式
1.
A method combining Local Binary Pattern(LBP) descriptor with chain AdaBoost was presented for multi-modal face recognition.
提出了一种基于局部二值模式(LBP)和级联AdaBoost的多模态人脸识别方法。
2.
Firstly Local Binary Pattern(LBP) descriptor is used to extract the LBP Histogram Sequence(LBPHS) from greyscale and depth face images.
首先用局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算子分别提取人脸灰度图像和深度图像的区域LBP直方图序列(LBP Histogram Sequence,LBPHS),采用Fisherfaces分别构建相应的线性子空间,用余弦相似度计算投影向量的匹配得分,再采用5种方法对匹配得分进行融合。
3.
This paper presents a method of multi-modal face recognition which combines Local Binary Pattern(LBP) with Fisherfaces.
提出一种结合局部二值模式(LBP)和Fisherfaces的多模态人脸识别方法。
5)  Local Binary Patterns
局部二值模式
1.
Methods of ASM facial feature′s positioning based on local binary patterns
基于局部二值模式的ASM人脸特征定位方法研究
2.
Local Binary Patterns (LBP) is defined as a gray-scale invariant texture measure.
局部二值模式(LBP)是一种灰度范围内的纹理描述方式。
6)  Block local binary pattern
块局部二值模式
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。

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