I detta dokument föreslår vi en ny bildfunktion baserad på rumslig samtidig förekomst bland mikromönster, där varje mikromönster representeras av ett lokalt binärt mönster (LBP). I konventionella LBP-baserade funktioner som LBP histograms, alla LBPs av micropatterns i bilden är packade i en enda histogram. Genom att göra detta kastas viktig information om rumsliga relationer mellan LBP, även om de kan innehålla information om bildens globala struktur. För att ta hänsyn till sådana rumsliga relationer mäter vi deras samtidiga förekomst bland flera LBP. Den föreslagna funktionen är robust mot variationer i belysning, en funktion som ärvs från den ursprungliga LBP, och samtidigt behåller mer detaljer i bilden. Den betydande fördelen med den föreslagna metoden jämfört med konventionella LBP-baserade funktioner visas genom experimentella resultat av ansikts- och texturigenkänning med hjälp av offentliga databaser.
En ny bildfunktion baserad på rumslig kooccurrence bland micropatterns föreslogs i REF.
Feature Extraction Based on Co-occurrence of Adjacent Local Binary Patterns
{'venue': 'PSIVT', 'journal': None, 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}