吉林大学学报(信息科学版) ›› 2016, Vol. 34 ›› Issue (5): 692-696.

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基于 LBP 和 KNN 的视频纹理识别算法

郭卉笑 a , 王鏐璞 b   

  1. 吉林大学 a. 网络中心; b. 计算机科学与技术学院, 长春 130012
  • 收稿日期:2016-01-07 出版日期:2016-09-24 发布日期:2017-01-16
  • 通讯作者: 王鏐璞(1979— ), 男, 长春人, 吉林大学副教授, 主要从事互联网技术研究, (Tel)86-1384488849(E-mail)Wanglp@ jlu. edu. cn。
  • 作者简介:郭卉笑(1971— ), 女, 长春人, 吉林大学工程师, 主要从事网络技术研究, (Tel)86-15104431656(E-mail)guohx@ jlu.edu. cn。
  • 基金资助:
     国家自然科学基金资助项目(NSFC61103090)

Video Texture Recognition Based on LBP and KNN

GUO Huixiao a , WANG Liupu b   

  1. a. Network Center; b. College of Computer Science and Technology, Jilin University, Changchun 130012, China
  • Received:2016-01-07 Online:2016-09-24 Published:2017-01-16

摘要: 为实现视频纹理的有效识别, 提出一种基于 LBP(Local Binary Patterns)和 KNN(k-Nearest Neighbor)的视频纹理识别算法。 该算法将视频纹理视为一个图像纹理集合, 通过多个图像纹理集合的方式表示。 由于可计算任意两幅纹理图像的相似度, 对于两个视频纹理, 可以计算两个图像纹理集合中所有元素之间的相似度, 将这些相似度中的最小值作为这两个视频纹理的相似度, 若要实现视频纹理的识别, 则可通过 KNN 算法实现分类与匹配。 通过在 DynTex 动态纹理数据库中的相关实验, 证明了该算法的有效性。

关键词: 特征提取, 描述符, 纹理特征, 视频处理

Abstract: To achieve the effective recognition of the video texture, we propose a video texture recognition algorithm based on LBP (Local Binary Patterns) and KNN (k-Nearest Neighbor), which can be regarded as an image set, and a video texture can be represented by an image set. For the two video textures, the similarity between every elements of the two image sets is calculated, and the minimum value of the similarity is traited as the similarity of the two video textures. Then the classification and matching of test video texture can be realized by KNN algorithm. The validity of the proposed algorithm is verified by the experimental verification of the DynTex dynamic texture database.

Key words: texture, video processing, operator, feature extraction

中图分类号: 

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