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# System prepended metadata

title: 210112　中澤

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# 210112　中澤

U-LBPについて調べ、アルゴリズムを組んで実際にSVMで分類を行ってみた

今回行ったのは、LBPにおいて回転した場合一致する数値をまとめて取り扱うようにする手法です

![](https://i.imgur.com/BcmcAjV.png)




## ↓通常のLBPの場合での交差検証
![](https://i.imgur.com/QppP1KN.png)


## ↓U-LBPを用いた交差検証
![](https://i.imgur.com/KFu3Mlg.png)












# 二値化の方の進捗

選択した色と類似している色のみを切り抜くアルゴリズムを作成した
方法としては、選択した色のベクトルが類似しているものを表示するようにするものです
類似している、という条件は各色ベクトルの変動値が定数範囲であることで行っています

![](https://i.imgur.com/IIdAvzy.png =200x) ![](https://i.imgur.com/sYwIKGX.png =200x)


![](https://i.imgur.com/A7rbBae.png =200x) ![](https://i.imgur.com/b1vubQZ.png =200x)


![](https://i.imgur.com/butuK8i.png =200x) ![](https://i.imgur.com/oYqMdJN.png =200x)



![](https://i.imgur.com/rIdP60U.png =200x) ![](https://i.imgur.com/58MhAZG.png =200x)





リサイズ方法によって元々の情報が欠落する可能性があるのが気になる

手を撮影したときの指そのものの大きさの違い
いわゆるLBPを求めるときの拡大縮小の違いを計算したほうがいいのかもしれない
U-LBPで拡大縮小に対応できるので、そこを頑張りましょう



選択した色の色をガウシアンの平均値の中央の値として持ってくる