为什么DLIB计算LBP一致描述符的平方根？

Question

我正在使用dlib库从给定图像中提取LBP均匀。 我正在使用下一个函数（http://dlib.net/dlib/image_transforms/lbp_abstract.h.html#extract_uniform_lbp_descriptors），但我不完全明白第三个参数（cell_size）的功能是什么。在文档中说下一个：

我们将采取所有直方图元素的平方根。也就是说，#feats[i]是出现在其相应窗口中的LBP数量的平方根。

我不知道什么时候说'#feats[i]是LBP数量的平方根'。什么是引用？ 如果有人能帮助我，我会很感激... 谢谢！

Answer 1

查看LBP的描述https://en.wikipedia.org/wiki/Local_binary_patterns。

实际上，您将图像划分为方形单元格，并为每个单元格构建59柱面直方图，将单元格中的每个点与其邻居进行比较。第三个参数（cell_size）定义了这些单元格的大小。 然后将所有细胞的组织蛋白串联成一个长59 *（细胞数）得到的载体std :: vector &专长。

Answer 2

人们普遍接受的是，使用平方根（Hellinger）核而不是标准欧几里得距离来测量特征分布之间的相似性可以提高分类准确性。

对于双LBP直方图

和

其Hellinger distance定义为：

Hellinger核分类器可以通过使用LBP直方图的平方根作为特征向量，以欧几里得距离作为不一致度量来直接实现。这就是为什么LBP的数量在参考代码中平方根的原因。