Local Binary Patternとその周辺 Local Binary Pattern, A Review

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抄録

本稿では、1994年の提案以降、現在も多くの画像研究者によって拡張・改良が加えられつつある、Local Binary Pattern (LBP) について概説する。 LBP では、例えば 3×3 ピクセル領域において、中心ピクセルの輝度値とその他のピクセルの輝度値との差を算出し、その正負によって、それぞれ 0, 1 を割り当てることを基本とする。こうした 0, 1 の並びのパターンは、 3×3 サイズの場合、周辺 8 か所の総当たりで 28=256 通りとなるが、これが LBP の最も基本的なマスクパターンをなす。 LBP は、演算コストを低く押さえられる一方、画像の濃淡値の変動に頑健で、高い識別性能が得られることから、顔画像認識やテクスチャ分割、リアルタイムの動画像解析など、様々な分野で応用が拡がっている。なお本稿は、 LBP の提案者である Prof. Matti Pietikainen らが CVPR 2011 にて行ったチュートリアルに基づいて執筆した。このチュートリアルで用いられたスライドの PDF ファイルは、インターネット上に公開されており、誰でも無償でダウンロード出来る。また 2011 年 11月には、提案者らによって、これまでの LBP 研究の集大成ともいえる本が上梓されている。 LBP に興味を持たれた方は、是非そちらもご参照頂きたい。Local Binary Pattern (LBP) is a simple yet very efficient texture operator which labels the pixels of an image by thresholding the neighborhood of each pixel with the value of the center pixel and considers the result as a binary number. Due to its discriminative power and computational simplicity, LBP texture operator has become a popular approach in various applications. It can be seen as a unifying approach to the traditionally divergent statistical and structural models of texture analysis. Perhaps the most important property of the LBP operator in real-world applications is its robustness to monotonic gray-scale changes caused, for example, by illumination variations. Another important property is its computational simplicity, which makes it possible to analyze images in challenging real-time settings.

収録刊行物

  • 研究報告グラフィクスとCAD(CG)

    研究報告グラフィクスとCAD(CG) 2012-CG-149(3), 1-6, 2012-11-26

各種コード

  • NII論文ID(NAID)
    110009487419
  • NII書誌ID(NCID)
    AN10100541
  • 本文言語コード
    JPN
  • 資料種別
    Technical Report
  • データ提供元
    NII-ELS  IPSJ 
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