I detta dokument presenteras en ny metod för intresseregionbeskrivning. Vi antog idén att uppkomsten av en intresseregion kan kännetecknas väl av fördelningen av dess lokala särdrag. Den mest kända deskriptor som bygger på denna idé är SIFT-deskriptorn som använder lutning som lokal funktion. Hittills har befintliga texturfunktioner inte i stor utsträckning utnyttjats i samband med regional beskrivning. I detta papper introducerar vi en ny texturfunktion som kallas center-symmetriskt lokalt binärt mönster (CS-LBP) som är en modifierad version av den välkända lokala binära mönster (LBP) funktionen. För att kombinera styrkorna hos SIFT och LBP använder vi CS-LBP som den lokala funktionen i SIFT-algoritmen. Den resulterande deskriptorn kallas CS-LBP-deskriptorn. I klassificeringsförsöken för matchnings- och objektkategori utför vår deskriptor gynnsamt jämfört med SIFT. Dessutom är CS-LBP-deskriptorn beräkningsmässigt enklare än SIFT.
I det glesa matchande experimentet, Heikkilä et al. har visat att LBP-deskriptorn presterar gynnsamt jämfört med SIFT REF ).
Description of Interest Regions with Local Binary Patterns
{'venue': 'Pattern Recognit.', 'journal': 'Pattern Recognit.', 'mag_field_of_study': ['Computer Science', 'Mathematics']}