1) Local Bi-gram Model
局部二元模型
2) Local Bi-Statistics Model
局部二元统计模型
3) 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。
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) 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。
6) 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。
补充资料：局部弛豫模型
分子式：
CAS号：
性质：用来描述玻璃态高聚物次级弛豫的一种机理。它的主要内容是:在玻璃化温度下，虽然产生玻璃化转变的链段运动被冻结，但比较短的主链段仍能通过其在平衡位置附近的有限振动而作小范围的运动。这种振动可以是键长的伸缩振动、键角的变形振动，也可以是围绕碳-碳单键的扭曲振动。由于这种局部分子链的运动而产生次级弛豫。
CAS号：
性质：用来描述玻璃态高聚物次级弛豫的一种机理。它的主要内容是:在玻璃化温度下，虽然产生玻璃化转变的链段运动被冻结，但比较短的主链段仍能通过其在平衡位置附近的有限振动而作小范围的运动。这种振动可以是键长的伸缩振动、键角的变形振动，也可以是围绕碳-碳单键的扭曲振动。由于这种局部分子链的运动而产生次级弛豫。
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