Classificação de texturas baseada em quantização de vetores com diferença local

Abstract

Local Binary Pattern (LBP) é um simples e poderoso descritor visual utilizado para classificação de texturas e diversas outras aplicações em visão computacional. Apesar do LBP seu uma poderosa ferramenta ele pode apresentar algumas limitações, já que seu processamento pode gerar o mesmo código para padrões de texturas diferentes, além de possuir uma fraca robustez a diversos tipos de ruído. O Local Vector Quantization Pattern (LVQP) é uma extensão do LBP que tem como proposta lidar com essas limitações. Neste trabalho propomos o método Difference Quantization Pattern (DQP), que é a utilização do vetor de diferenças em conjunto com a técnica de clusterização conhecida como quantização de vetores, e o combinamos com o LVQP para propor o D-LVQP. Para o D-LVQP, os histogramas resultantes do DQP e LVQP são concatenados e usados como características para um classificador 𝑘-NN. O método proposto foi aplicado em cinco bases: UIUC, CURET, KTH-TIPS, KTH-TIPS2 e BRODATZ. D-LVQP obteve uma acurácia superior em todos os casos quando comparado ao LVQP, demonstrando assim uma maior robustez.