文件名称：matlab人脸匹配代码-Motion-Estimation-and-LBP-Classification:使用块匹配的运动估计和使用全局描述
文件大小：2.57MB
文件格式：ZIP
更新时间：2024-06-12 12:16:08
系统开源
matlab人脸匹配代码运动估计和局部二值模式（LBP）分类 概述： 在图像中实现本地二进制模式（LBP）分类器，并在视频中实现对移动车辆的运动估计。 这两个任务都是使用MATLAB从头开始的。 标题为“代码”的文件包含代码和运行它的说明。 LBP分类 LBP（本地二进制模式）是一种视觉描述符，它执行纹理操作以标记图像的像素。 LBP分类器与LBP全局描述符配合使用，LBP全局描述符由面部和汽车图像的纹理直方图窗口的串联构成。 在这种情况下，它用于表示火车和测试集中的每个图像（火车车厢图像和火车面部图像）火车图像和（测试车厢图像）测试图像。 然后，LBP分类器将火车图像（汽车和人脸）的主要直方图（全局描述符）与输入的测试图像进行比较。 这是通过使用欧几里得距离方法完成的，其中距离是计算出的火车全局描述符和测试全局描述符之间的绝对差，并用作置信度度量。 各个训练和测试全局描述符之间的置信度测量值越低，相似度越高。 测试直方图的先验测试图像被分类在火车图像下，该图像具有较小的距离（实际上是最大的相似度）。 运动估计 下图演示了块匹配算法的使用。 “左”图像是前一帧，“右”图像是当前帧。
【文件预览】：
Motion-Estimation-and-LBP-Classification-main
----README.md(2KB)
----code()
--------ICV_GetMotionDirect.m(2KB)
--------ICV_LBP_Window.m(3KB)
--------Main_file2.m(9KB)
--------readme.txt(1KB)
--------ICV_Non_overlapping_Windows.m(1KB)
----images()
--------actual_vs_predicted.png(893KB)
--------motion_vector.png(1.2MB)
--------LBP_classifier.png(119KB)
--------descriptors.png(428KB)