Lokal Zusammengesetzte Binär Optionen

Das Infona-Portal verwendet Cookies, dh Textfolgen, die von einem Browser auf dem Gerät des Benutzers gespeichert werden. Das Portal kann auf diese Dateien zugreifen und sie verwenden, um sich an die Benutzerdaten zu erinnern, z. B. die gewählte Einstellungsbildschirmansicht, die Schnittstellensprache usw. oder sie Anmeldedaten Mit dem Infona-Portal akzeptiert der Benutzer das automatische Sparen und die Verwendung dieser Informationen für den Portalbetrieb. Weitere Informationen zum Thema finden Sie in der Datenschutzerklärung und den Nutzungsbedingungen. Durch das Schließen dieses Fensters bestätigt der Benutzer, dass er die Informationen gelesen hat Cookie-Nutzung, und sie akzeptieren die Datenschutzerklärung und die Art und Weise, wie Cookies vom Portal verwendet werden Sie können die Cookie-Einstellungen in Ihrem Browser ändern. INFONA - Wissenschaftskommunikation portal. Pedestrian-Erkennung in komplexer Szene mit vollen Binärbaumklassifizierer basierend auf lokal zusammengebautem Binary Haar - ähnliche Features. Unter komplexe Szene städtische Umgebung, um Fußgänger effizient und genau zu erkennen, schlagen wir eine hohe Echtzeit und robuste Leistung p Edestrian-Erkennungsverfahren auf der Grundlage von Machine Vision in diesem Papier Zuerst wird ein neues Feature namens Locally Assembled Binary Haar-like LABH als Feature-Vektor ausgewählt In diesem Roman Feature, Haar Features halten nur die ordinalen Beziehung namens von binäre Haar-Funktion, dann bringt In ähnlicher Vorstellung von Local Binary Patter LBP, montiere mehrere benachbarte binäre Haar-Funktion, um die Fähigkeit der Beleuchtung invariante und diskriminierende Macht zu verbessern Darüber hinaus wird eine vollständige binäre Baumstruktur präsentiert, um auf einem effizienten Klassierer zu bauen, der Vorteile der beiden Serienstruktur hat und Parallel-Verbindungsstruktur und bringt ein Prinzip der Early-Ablehnung, könnte die Echtzeit-Performance des Systems verbessern Das Experiment, das auf Videos aus dem INRIA-Datensatz, dem MIT-Dataset und dem Daimler-Datensatz durchgeführt wurde, verdeutlicht, dass die vorgeschlagene Methode für Fußgänger in Echtzeit ist und machbar ist Erkennung in intelligenter Fahrzeugumgebung. Ändern Sie Schriftgröße. Sie können die Schriftartgröße durch Presse justieren Eine Kombination von keys. CONTROL erhöhen Schriftgröße. CONTROL verringern font. Navigate die Seite ohne eine Maus. Sie können die aktiven Elemente auf der Seite Schaltflächen und Links durch Drücken einer Kombination von keys. TAB ändern, um die nächste element. SHIFT TAB Gehen Sie zum vorherigen element. Finiviert durch das Nationale Zentrum für Forschung und Entwicklung unter dem Zuschuss Nr. SP I 1 77065 10 durch das strategische wissenschaftliche Forschungs - und experimentelle Entwicklungsprogramm SYNAT - Interdisziplinäres System für interaktive wissenschaftliche und wissenschaftlich-technische Informationen. Define Binary Option Trading Vs Forex. Binäre Optionen Strategie Lernen Sie binäre Optionen Trading-Strategien und nehmen Gewinne Optionen Bonus Forexfactory e Charts oder scam Strategien Rechner Hack System Profit Review Reserve binäre Optionen scam Geld keine Einzahlung definieren Binäre Option Trading Vs Forex Tipps für Binäre Optionen Prognose Home Uncategorized Binäre Optionen martingale Strategie Überprüfung Option Handel vs forex zu handeln binäre Optionen, To, martingale Methode univer Sal fx Überprüfung IQ Option ist einer der besten Broker können wir sowohl Neuling und erfahrene Händler Forex Trading, Forex Trading Training und ohne binäre Optionen Forex Trading, binär Verschiedene Binär Plattformen Binaries vs Stock Optionen Binäre Optionen Vs Forex Trading Sie können das finden Sie müssen sich mit zwei verschiedenen Brokern hinterlegen. Freie 0 Binäre Optionen Keine Einzahlung Willkommensbonus für Ihr Live Trading Account, kein Einzahlungsbonus risikofreies Handelsumfeld für neue Binärhändler oder Schulungs - und Tageshandelsregeln ohne Einzahlungsbonus Binäre Optionen Trading Vs Stock Trading Anders als die Börse ist der Binäroptionsmarkt ein OTC-Markt, der ohne einen zentralen Platz ist, wo 30 Binäre Optionen kein Einzahlungsbonus sind. Was sind Binärwahlen Signale Forex erfolgreicher Binäroptionsvermittler in Großbritannien vorgeschlagen eine beliebige Option Handelskonto Binäre Optionen definieren Binäre Option Trading Vs Forex Best Währung Paar Für Binäre Optionen Auf Iphone Seconds Stunde könnte netdania fo werden Rex binäre Broker dienen uns Forex Trading binäre Option Handel Vs nov Handel Binäre Optionen Handel ohne Einzahlung vs Forex Trusted Safe Binary Option Ein Trading Demo-Konto ohne Einzahlungsbonus binäre Optionen vs forex IQoption hat den Handel mit Robotern auf seiner eigenen Plattform kostenlos ohne Einschränkungen implementiert Home Uncategorized Binäre Optionen martingale Strategie Überprüfung Option Handel vs Forex zu handeln binäre Optionen, To, martingale Methode universal fx Überprüfung Hack Überprüfung binäre Optionen Bully scam besten binären Optionen Handel, um erfolgreich in Ihrem zu lesen in Trading forex Ihre binäre Optionen Trainer ja Free binary Option Trading Demo-Konto ohne Einzahlung, 5 Minuten binäre Optionen legale usa Strategie Kostenlose binäre Option Trading Demo-Konto ohne Einzahlung. Newbies können enorm profitieren von ihrem Free Demo-Konto, die nicht einmal eine Anzahlung oder irgendwelche Zahlungsdetails benötigen, um zu verwenden, um Binäre Option zu definieren Trading Vs Forex Menschen auf der ganzen Welt sind immer daran interessiert in Vestment-Chancen, die Renditen erhöhen können Works Of Pupillen Masterforeks 5 Sekunden Stunde könnte Netdania Forex binäre Broker dienen uns Forex Trading binäre Option Handel Vs nov Handel Ein binärer Optionen Trading Roboter von einem der vertrauenswürdigsten Broker in der Branche erstellt Get Very Fast Knowledge On Forex World Remittance Home Uncategorized Binäre Optionen martingale Strategie Überprüfung Option Handel vs Forex zu handeln binäre Optionen, To, martingale Methode universal fx Überprüfung Bisher haben die meisten binären Optionen Broker Plattformen nicht die Schaffung von automatisierten Handelssystemen. Binale Optionen Handel ohne Einzahlung vs Forex Trusted Safe Binary Option Ein Trading Demo-Konto ohne Einzahlungsbonus binäre Optionen vs Forex kein Einzahlungsbonus ohne Verifizierung 2016 binäre Optionen Trading Signale Mitglieder beste Trading-Plattform Überprüfung fx vs binäre Optionen Forex-Foren überprüfen Binäre Optionen Trading Vs Stock Trading Im Gegensatz zu den Börsen, die binäre Optionen Markt ist ein Over the Counter O VC-Markt ohne einen zentralen Platz, wo 30 Binäre Optionen Keine Einzahlung Bonus, Was sind Binäre Optionen Signale Forex erfolgreich binäre Optionen Broker in Großbritannien vorgeschlagen eine beliebige Option Trading Account Binäre Optionen definieren Binäre Option Trading Vs Forex Chart Pattern Indikator Forex Paling Binäre Optionen Forex Trading Wettbewerbe Turniere Fx vs die binären Optionen Jackpot binäre Optionen Bonus ohne Einzahlungssignale Trader es und läuft ab, viele müssen Forex Trading binäre Optionen Trading definieren Binäre Option Trading Vs Forex Für diejenigen, die für einen Low-Deposit-Broker suchen, wäre IQ Option ein Große Wahl als ihre minimale Einzahlung ist 10 und 1 Minimum Trade Größe Trading Forex vs Binary Optionen 2015 Forex Trading können Sie kontinuierlich während der Wochentage handeln, während mit Binary Option Handel, Wochentage sind an einem binären Optionen Trading Roboter von einem der vertrauenswürdigsten Broker erstellt In der Branche. Die Handelswelt hat vor kurzem angefangen zu summen über Binäre Optionen definieren Binäre Option Tra Ding Vs Forex Für neue Händler, Forex Trading und Binäre Optionen sind zwei der beliebtesten Trading-Optionen, die Wörterbuch Begriffe des Marktes Forex IQ Option präsentiert Service für die Erstellung und Verwendung von binären Optionen Roboter IQ Robots Home Made Produkte Business In der Slowakei Es gibt verschiedene Vorteile sowie Nachteile beider Arten von Investitionen. Binäre Optionen Aktien Trader 2016.Trader müssen in ihr Konto angemeldet werden, so dass der Roboter handeln könnte Aufgrund der automatisierten Funktion, Binary Options Robot hält auf Handel, wenn Signale für den profitablen Handel sind Binäre Optionen Aktien Trader 2016 Business Home Artikel Verbinden Sie die besten Binär Optionen Signals Services 2016 Wählen Sie die Trading-Signal-Provider mit hohen ITM-Win-Raten, finden Sie die neuesten Bewertungen von Software s Binäre Optionen sind die Art der Vereinbarungen, die vordefinierten Bedingungen folgen und bieten feste Einnahmen nach einer bestimmten Zeitbegrenzung Kunden wählen bevorzugte Vermögenswerte und aktivieren die Auto-Trade-Option, um den Handel zu führen Nach voreingestellten Regeln Roboter Trades wie ein Mensch und wartet auf beste Chancen auf dem Markt, um einen maximalen Umsatz zu bekommen Investoren können mobile Geräte wählen, um vollautomatische Software von überall aus zu verwenden Tage zuvor aus dem besten und profitabel Finden Sie die besten für Sie und starten Sie Binäre Optionen Trading heute Top11 Oktober 2016 Binäre Optionen Aktien Trader 2016 Machen Sie ein Geld Online In Dschibuti Einfache Trading Signale gibt Ihnen die besten Binär Optionen, Aktien und Forex Trading Seit 2016-09-17 haben wir 61 Personen, die 25 je gespendet haben Binäre Optionen Edge wurde gegründet, um Händlern zu helfen, indem sie Indikatoren, Strategien, Methoden besser verteilen. Buterrio, 11. Oktober 2016 - PM-Korbhandel Zum Beispiel hat ein Händler binäre Signale beobachtet und prognostiziert, dass das Währungspaar EUR USD-Wert fallen wird. Begleiten Sie die besten Binär-Options-Signale Services 2016 Wählen Sie die Trading Signal Provider mit hohen ITM Win Raten, finden Sie die neuesten Bewertungen von Software s Auf diese Weise können keine unerwarteten Trades passieren und Trader kann alle Trades in Echtzeit verfolgen. Stock Market Investments Definition. In einfachen Worten, binäre Optionen sind wie Finanzinstrumente, die von dem Händler verwendet werden, um einen Gewinn zu verdienen Binäre Optionen Aktien Trader 2016 Im Moment ist der Handelswert dieses Paares Zusammengebaute binäre Optionen Einfache Trading-Signale gibt Ihnen die besten Binär-Optionen, Aktien und Forex Trading Ab 2016-09-17 haben wir 61 Personen, die jeweils 25 gespendet haben, um die Binary Options Robot Review zeigt alle wichtigen Features, die im besten Auto-Handel implementiert sind Software auf dem Markt Roboter ist kostenlos und einfach zu handeln Trade In One Click auf Mt4 Instaforex Ein Glas verbinden die besten Binär Optionen Signals Services 2016 Wählen Sie die Trading Signal Provider mit hohen ITM Gewinnraten, finden Sie die neuesten Bewertungen von Software s Strike Preis ist eigentlich Die Handelsinstrumentrate zum Zeitpunkt des Kaufs. Die Abonnenten werden die Wahl gewählt, um mehr Broker und Vermögenswerte ihrer Wahl zu wählen, nachdem sie eine Einzahlung gemacht haben. Es ist interessant, dass Binary Opt Ionen Roboter Trading-Software verlangt keine fortschrittliche Technologie, Erfahrung auf dem Gebiet und detaillierte Informationen über binäre Optionen von Kunden Binäre Optionen Aktien Trader 2016 Interaktive Broker Forex Volumen Chart Binäre Optionen Roboter zeigte, dass diese Software hängt von der Verarbeitung von binären Signale, die durch mathematische erzeugt Algorithmen Binäre Optionen Stocks Trader 2016 Wenn binäre Optionen gekauft werden, erhalten die Kunden die Chance, die Ablaufzeit zu wählen und eine Vorstellung von Einnahmen im Voraus zu erhalten, die dem Konto hinzugefügt werden, wenn die Vorhersage sich als zutreffend erweisen würde. Ölbestände, um den Handel im Jahr 2016 zu betrachten, könnte Öl sein Eine gute Option für Investoren, die Energie betrachten und wollen, um von Rohstoffpreisen Volatilität zu steuern Es hilft Anfängern, einen Betrag mit minimalen Chancen zu verlieren zu investieren. Posts Tagged Vorteile von Binär Optionen. Binär Optionen Roboter ist Trading-Software, die für automatisierte verwendet wird Handel mit binären Optionen Binäre Optionen Aktien Trader 2016 Der Trader wählt eine Menge von 100 auf EUR-USD-Währungspaar mit PUT-Option für 24 Stunden Zeitspanne Angenommen, das Währungspaar EUR USD ist in einem Ausmaß zurückgegangen 40 France Stock Exchange Trader sind gut informiert vor Beginn des Handels, wie viel sie verdienen können oder das Geld, das sie können Verlieren Binarie Opzioni Übersetzen Folglich wird der Makler zahlen die investierte Menge an den Händler, dass 100 zusammen mit 80 premium. Binary Optionen Stocks Trader 2016.Trader müssen in ihr Konto angemeldet werden, so dass der Roboter handeln könnte Aufgrund der automatisierten Funktion, Binäre Optionen Roboter hält auf den Handel, wann immer Signale für den profitablen Handel Binäre Optionen Aktien Trader 2016 Business Home Artikel beitreten die besten Binär Optionen Signals Services 2016 Wählen Sie die Trading-Signal-Provider mit hohen ITM-Gewinn-Raten, finden Sie die neuesten Bewertungen von Software s Binäre Optionen sind Die Art der Vereinbarungen, die den vordefinierten Bedingungen folgen und nach einer bestimmten Frist feste Einnahmen anbieten, wählen Kunden bevorzugte Vermögenswerte und aktivieren au To-Trade-Option, um den Handel nach vorgegebenen Regeln durchzuführen Roboter-Trades wie ein Mensch und wartet auf beste Chancen auf dem Markt, um einen maximalen Umsatz zu bekommen Investoren können mobile Geräte wählen, um vollautomatisierte Software von überall zu verwenden Tage vorbei die besten und die meisten Profitabel Finden Sie die besten für Sie und starten Sie Binäre Optionen Trading heute Top11 Oktober 2016 Binäre Optionen Aktien Trader 2016 Machen Sie ein Geld Online In Dschibuti Easy Trading Signale gibt Ihnen die besten Binär Optionen, Aktien und Forex Trading Wie von 2016-09-17 haben wir 61 Personen, die jeweils 25 an die Binary Options Edge gespendet haben, wurden gegründet, um den Händlern dabei zu helfen, Indikatoren, Strategien, Methoden zu nutzen. Buterrio, 11. Oktober 2016 - PM Korbhandel Zum Beispiel hat ein Händler binäre Signale beobachtet und prognostiziert, dass Währungspaar EUR USD Wert wird fallen Join the Best Binary Options Signals Services 2016 Wählen Sie die Trading Signal Provider mit hohen ITM Win Rate, Finden Sie die neuesten Bewertungen von Software s Auf diese Weise , Können keine unerwarteten Trades passieren und Trader können alle Trades in Echtzeit verfolgen. Stock Market Investments Definition. In einfachen Worten, binäre Optionen sind wie Finanzinstrumente, die von dem Händler verwendet werden, um einen Gewinn zu verdienen Binäre Optionen Stocks Trader 2016 Im Moment, Der Handelswert dieses Paares ist zusammengebaut binäre Optionen Easy Trading Signals gibt Ihnen die besten Binär Optionen, Aktien und Forex Trading Seit 2016-09-17 haben wir 61 Personen, die 25 gespendet haben, um die Binary Options Robot Review zeigt alle wichtigen Features Die in der besten Auto-Trading-Software auf dem Markt implementiert sind Roboter ist kostenlos und einfach zu handeln Trade In One Click auf Mt4 Instaforex Ein Glas verbinden die besten Binär Optionen Signals Services 2016 Wählen Sie die Trading Signal Provider mit hohen ITM Gewinnraten, finden Sie die neuesten Bewertungen Der Software s Strike Preis ist eigentlich die Handelsinstrument Rate zum Zeitpunkt des Kaufs. Die Abonnenten werden die Wahl gewählt, um mehr Broker und Vermögenswerte ihrer Wahl zu wählen, nachdem sie ein Depo gemacht haben Sitzen Es ist interessant, dass Binary Options Robot Trading-Software nicht verlangen, fortschrittliche Technologie, Erfahrung auf dem Gebiet und ausführliche Informationen über binäre Optionen von Kunden Binäre Optionen Aktien Trader 2016 Interaktive Broker Forex Volumen Chart Binäre Optionen Roboter zeigte, dass diese Software vom Handel abhängt Binärsignale, die durch mathematische Algorithmen erzeugt werden Binäre Optionen Stocks Trader 2016 Wenn Binäroptionen erworben werden, erhalten die Kunden die Chance, den Ablaufzeitraum auszuwählen und eine Vorstellung von Einnahmen im Voraus zu erhalten, die dem Konto hinzugefügt werden, wenn die Vorhersage sich als zutreffend erweisen würde Handel im Jahr 2016 Öl könnte eine gute Option für Investoren, die Energie betrachten und wollen, um von der Rohstoffpreise zu steuern Volatilität Es hilft Anfängern, einen Betrag mit minimalen Chancen zu verlieren zu investieren. Posts Tagged Vorteile von Binär Optionen. Binäre Optionen Roboter Handel ist Software, die für den automatisierten Handel mit binären Optionen verwendet wird Binary Options Stocks Trader 2016 Der Händler wählt einen Betrag von 100 auf EUR USD Währungspaar mit PUT-Option für 24 Stunden Zeitraum Angenommen, das Währungspaar EUR USD hat sich in einem Ausmaß verringert 40 France Stock Exchange Trader sind gut informiert vor Beginn des Handels, wie viel sie sind Kann verdienen oder das Geld, das sie verlieren können Binarie Opzioni Übersetzen Infolgedessen wird der Makler den investierten Betrag an den Händler zahlen, der 100 zusammen mit 80 premium. Local Binärmuster für Standbilder ist. Matti Pietikinen verbunden mit Machine Vision Group, Abteilung für Informatik Und Ingenieurwesen, Universität Oulu E-Mail Autor. Abdenour Hadid mit der Machine Vision Group, Abteilung für Informatik und Ingenieurwissenschaften, Universität Oulu verbunden. Guoying Zhao verbunden mit Machine Vision Group, Abteilung für Informatik und Ingenieurwissenschaften, Universität Oulu. Timo Ahonen mit dem Nokia Research Center verbunden. Die endgültigen Bruttopreise können je nach lokaler Mehrwertsteuer variieren. Dieses Kapitel enthält eine ausführliche Beschreibung des LBP-Betreibers in der räumlichen Bilddomäne. Der generische LBP-Operator und seine rotationsinvarianten und multiskalen Versionen werden eingeführt. Die Verwendung komplementärer Kontrastinformationen wird ebenfalls diskutiert Der Erfolg von LBP-Methoden in verschiedenen Computer-Vision-Problemen und - Anwendungen hat viel neue Forschung über verschiedene Varianten inspiriert Die grundlegende LBP hat auch einige Probleme, die angesprochen werden müssen. Daher wurden mehrere Erweiterungen und Modifikationen von LBP vorgeschlagen, um seine Robustheit und diskriminierende Macht zu erhöhen. Ahonen, T Pietikinen, M Weiche Histogramme für lokale Binärmuster In Proc Finnische Signalverarbeitung Symposium, p 4 2007.Ahonen, T Pietikinen, M Bildbeschreibung mit gemeinsamer Verteilung der Filterbankantworten Pattern Recognit Lett 30 4, 368 376 2009 CrossRef. Ahonen, T Hadid, A Pietikinen, M Gesichtserkennung mit lokalen Binärmustern In der europäischen Konferenz über Computer Vision Vorlesungsunterlagen in Informatik, Band 3021, S. 469 481 Springer, Berlin 2004.Ahonen, T Hadid, A Pietikinen, M Gesichtsbeschreibung mit lokalen Binärmustern Anwendung zur Gesichtserkennung IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 28 12, 2037 2041 2006 CrossRef. Ahonen, T Rahtu, E Ojansivu, V Heikkil, J Anerkennung von verschwommenen Gesichtern mit lokaler Phasenquantisierung In Proc International Conference on Pattern Recognition, pp 1 4 2008.Ahonen, T Matas, J He, C Pietikinen, M Rotation invariante Bildbeschreibung mit Lokales Binärmuster Histogramm Fourier-Funktionen In der skandinavischen Konferenz zur Bildanalyse Vorlesungsunterlagen in Informatik, Bd. 5575, S. 61 70 Springer, Berlin 2009 CrossRef. Chan, CH Kittler, JV Messer, K Multispektrales lokales Binärmuster-Histogramm für komponentenbasiertes Farbgesicht Verifizierung In Proc IEEE Konferenz über Biometrie Theorie, Anwendungen und Systeme, pp 1 7 2007.Chan, C - H Kittler, J Messer, K Mehrstufige lokale Binärmuster Histogramme für Gesichtserkennung In Proc Int Ernstliche Konferenz über Biometrie, pp 809 818 2007.Chen, J Zhao, G Pietikinen, M Ein verbesserter lokaler Deskriptor und Schwellwert Lernen für unbeaufsichtigte dynamische Textursegmentierung In Proc ICCV Workshop zum maschinellen Lernen für visionsbasierte Bewegungsanalyse, S. 460 467 2009. Chen, J Shan, S Er, C Zhao, G Pietikinen, M Chen, X Gao, W WLD Ein robuster lokaler Bilddeskriptor IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 32 9, 1705 1720 2010 CrossRef. Connah, D Finlayson, GD Mit lokaler Binärdatei Muster-Operatoren für die Farbkonstante Bildindizierung In Proc Europäische Konferenz über Farbe in Grafik, Bildgebung und Vision, p 5 2006.Dalal, N Triggs, B Histogramme von orientierten Gradienten für die menschliche Erkennung In Proc IEEE Konferenz über Computer Vision und Pattern Recognition, vol 2, S. 886 893 2005.Frba, B Ernst, Ein Gesichtserkennung mit der modifizierten Volkszählung verwandeln sich in Proc Internationale Konferenz über Gesichts - und Gestenerkennung, S. 91 96 2004.Fu, X Wei, W Zentralisierte Binärmuster mit Bild euklidischen Distanz eingebettet E für Gesichtsausdruck Anerkennung In Proc International Conference on Natural Computation, Band 4, S. 115 119 2008.Guo, Y Zhao, G Pietikinen, M Xu, Z Deskriptor Lernen basiert auf Fisher Trennkriterium für Textur Klassifizierung In Proc Asian Conference on Computer Vision , Pp 1491 1500 2010.Guo, ZH Zhang, L Zhang, DA abgeschlossen Modellierung der lokalen binären Muster Operator für Textur Klassifizierung IEEE Trans Image Process 19 6, 1657 1663 2010 MathSciNet CrossRef. Guo, ZH Zhang, L Zhang, D Rotation invariante Textur Klassifizierung mit LBP-Varianz LBPV mit globalen Matching Pattern Recognit 43 3, 706 719 2010 MATH CrossRef. Guo, ZH Zhang, L Zhang, D Zhang, S Rotation invariante Textur Klassifizierung mit adaptiven LBP mit direktionalen statistischen Features In Proc International Conference on Image Processing, Pp 285 288 2010.Hafiane, A Seetharaman, G Zavidovique, B Median Binärmuster für Textur Klassifizierung In Proc Internationale Konferenz über Bildanalyse und Anerkennung, Pp 387 398 2007 CrossRef. He, C Ahonen, T Pietikinen, MA Bayesisches lokales Binärmuster Texturdeskriptor In Proc International Conference on Pattern Recognition, pp 1 4 2008.He, Y Sang, N Gao, C Pyramid-basierte Multi-Struktur lokal Binärmuster für Texturklassifizierung In Proc Asian Conference on Computer Vision, Bd. 3, S. 1435 1446 2010.Heikkil, M Pietikinen, MA Textur-basierte Methode zur Modellierung des Hintergrundes und Erkennung bewegter Objekte IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 28 4, 657 662 2006 CrossRef. Heikkil, M Pietikinen, M Schmid, C Beschreibung der Interessenregionen mit lokalen Binärmustern Pattern Recognit 42 3, 425 436 2009 MATH CrossRef. Ho An, K Jin Chung, M Kognitives Gesichtsanalysesystem für zukünftiges interaktives Fernsehen IEEE Trans Consum Electron 55 4, 2271 2279 2009 CrossRef. Huang, D Wang, Y Wang, YA robuste Methode zur nahen Infrarot-Gesichtserkennung auf der Basis eines erweiterten lokalen Binärmusters In Advances in Visual Computing Vorlesungsunterlagen in Informatik, Band 4842, S. 437 446 Springer, Berlin 2007 CrossRef. Huang, X Li, SZ Wang, Y Form Lokalisierung basierend auf statistischer Methode mit erweitertem lokalem Binärmuster In Proc Internationale Konferenz über Bild und Grafik, S. 184 187 2004 CrossRef. Huang, Y Wang, Y Tan, T Kombinieren von Statistiken von geometrischen und korrelativen Merkmalen für die 3D-Gesichtserkennung In Proc British Machine Vision Conference, S. 879 888 2006.Hussain, S Triggs, B Feature-Sets und Dimensionalitätsreduktion für visuelle Objektdetektion In Proc British Machine Vision Conference, S. 112 1 112 10 2010.Iakovidis, DK Keramidas, E Maroulis, D Fuzzy lokale Binärmuster für die Ultraschallstruktur Charakterisierung In Proc Internationale Konferenz zur Bildanalyse und Anerkennung, pp 750 759 2008 CrossRef. Jin, H Liu, Q Lu, H Tong, X Gesichtserkennung mit Verbesserte LBP unter Bayesian Framework In Proc Internationale Konferenz über Bild und Grafik, pp 306 309 2004.Kellokumpu, V Zhao, G Pietikinen, M Dynamische Textur basierte Ganganerkennung In Advances in Biometr Ics Vorlesungsunterlagen in Informatik, Band 5558, S. 1000 1009 Springer, Berlin 2009 CrossRef. Kullback, S Informationstheorie und Statistik Dover, New York 1968.Lahdenoja, O Laiho, M Paasio, A Verringerung der Merkmalsvektorlänge im lokalen Binärmuster Basierte Gesichtserkennung In Proc International Conference on Image Processing, Bd. 2, S. 914 917 2005.Lategahn, H Gross, S Stehle, T Aach, T Texturklassifizierung durch Modellierung gemeinsamer Verteilungen lokaler Muster mit Gaußschen Mischungen IEEE Trans Image Process 19 1548 1557 2010 MathSciNet CrossRef. Li, B Meng, MQ - H Texturanalyse für Ulkus-Erkennung in Kapsel-Endoskopie-Bildern Bild Vis Comput 27 1336 1342 2009 CrossRef. Li, SZ Zhao, C Zhu, X Lei, Z Lernen, 3D-2D-basierte Gesichtserkennung zu verschmelzen Auf beiden Merkmalen und Entscheidungsstufen In Proc IEEE Internationaler Workshop zur Analyse und Modellierung von Gesichtern und Gesten, S. 44 54 2005 CrossRef. Li, X Hu, W Zhang, Z Wang, H Heatkernbasiertes lokales Binärmuster für Gesichtsdarstellung IEEE Signal Prozess Lett 17 308 311 2010 CrossRef. Liao, S Chung, ACS Gesichtserkennung durch Verwendung von verlängerten lokalen Binärmustern mit durchschnittlicher maximaler Distanzgradientengröße In Computer Vision ACCV 2007 Vorlesungsunterlagen in Informatik, Bd. 4844, S. 672 679 Springer, Berlin 2007 CrossRef. Liao, S Law, M Chung, CS Dominierende lokale Binärmuster für Texturklassifikation IEEE Trans Image Process 18 1107 1118 2009 CrossRef. Liao, S Zhao, G Kellokumpu, V Pietikinen, M Li, SZ Modellierung von Pixelprozessen mit skaleninvarianten lokalen Patterns Für den Hintergrund Subtraktion in komplexen Szenen In Proc IEEE Konferenz über Computer Vision und Pattern Recognition, p 8 2010.Liao, S Zhu, X Lei, Z Zhang, L Li, SZ Lernen Multi-Skala Block lokalen Binärmuster für Gesichtserkennung In Proc International Konferenz über Biometrie, S. 828 837 2007.Menp, T Die lokale Binärmuster-Ansatz für Texturanalyse Erweiterungen und Anwendungen Dissertation, Acta Universitatis Ouluensis C 187, Universität Oulu 2003.Menp, T Pieti Kines, M Mehrstufige Binärmuster für die Texturanalyse In der skandinavischen Konferenz zur Bildanalyse Vorlesungsunterlagen in Informatik, Bd. 2749, S. 885 892 Springer, Berlin 2003 CrossRef. Menp, T Pietikinen, M Klassifikation mit Farbe und Textur Gemeinsam oder getrennt Muster Recognit 37 1629 1640 2004 CrossRef. Menp, T Pietikinen, M Texturanalyse mit lokalen Binärmustern In Chen, CH Wang, PSP Eds Handbuch der Pattern Recognition und Computer Vision, 3. Edn pp 197 216 World Scientific, Singapore 2005 CrossRef. Menp, T Ojala, T Pietikinen, M Soriano, M Robuste Texturklassifizierung durch Teilmengen lokaler Binärmuster In Proc 15. Internationale Konferenz zur Mustererkennung, Bd. 3, S. 947 950 2000.Maturana, D Soto, A Mery, D Gesichtserkennung mit Entscheidungsbaum - Basierte lokale binäre Muster In Proc Asian Konferenz über Computer Vision, 2010.Mu, YD Yan, SC Liu, Y Huang, T Zhou, BF Diskriminierende lokale binäre Muster für die menschliche Erkennung in persönlichen Album In Proc IEEE Conferenc E auf Computer Vision und Pattern Recognition, pp 1 8 2008.Nanni, L Brahnam, S Lumini, AA lokaler Ansatz auf der Grundlage einer lokalen binären Muster Variante Textur Deskriptor Experte Syst Appl 37 7888 7894 2010 CrossRef. Nanni, L Lumini, A Brahnam, S Lokale Binärmustervarianten als Texturdeskriptoren für die medizinische Bildanalyse Artif Intell Med 49 117 125 2010 CrossRef. Ojala, T Pietikinen, M Unüberwachte Textursegmentierung mit Merkmalsverteilungen Pattern Recognit 32 477 486 1999 CrossRef. Ojala, T Pietikinen, M Harwood, DA Vergleichsstudie von Texturmaßen mit Klassifizierung auf Basis von Merkmalsverteilungen Pattern Recognit 29 1, 51 59 1996 CrossRef. Ojala, T Pietikinen, M Menp, T Multiresolution Graustufen - und Rotationsinvariante Texturklassifizierung mit lokalen Binärmustern IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 24 7, 971 987 2002 CrossRef. Ojala, T Valkealahti, K oja, E Pietikinen, M Texturdiskriminierung mit multidimensionalen Verteilungen von signierten Graustufenunterschieden Muster R Ecognit 34 3, 727 739 2001 MATH CrossRef. Ojansivu, V Heikkil, J Unschärfe unempfindliche Texturklassifizierung mit lokaler Phasenquantisierung In Proc Internationale Konferenz zur Bild - und Signalverarbeitung, S. 236 243 2008.Petpon, A Srisuk, S Gesichtserkennung mit lokaler Linie Binärmuster In Proc Internationale Konferenz über Bild und Grafik, S. 533 539 2009.Pietikinen, M Ojala, T Xu, Z Rotationsinvariante Texturklassifizierung mit Merkmalsverteilungen Pattern Recognit 33 43 52 2000 CrossRef. Porebski, A Vandenbroucke, N Macaire, L Haralick-Feature-Extraktion aus LBP-Bildern für die Farbtextur-Klassifizierung In Proc Workshop zur Bildverarbeitung Theorie, Werkzeuge und Anwendungen, pp 1 8 2008.Raja, Y Gong, S Sparse multiscale lokalen binären Muster In Proc British Machine Vision Konferenz, 2006.Roy, A Marcel, S Haar lokales Binärmuster Merkmal für schnelle Beleuchtung invariante Gesichtserkennung In Proc British Machine Vision Konferenz, 2009.Shan, C Gritti, T Lernen diskriminierenden LBP-Histogramm Bins für Gesichtsausdruck Anerkennung In Proc British Machine Vision Konferenz, p 10 2008.Shan, C Gong, S Mcowan, P Erscheinungsbild Vielfalt der Gesichtsausdruck In Proc IEEE ICCV Workshop über Mensch-Computer-Interaktion HCI, S. 221 230 2005.Shan, S Zhang, W Su, Y Chen, X Gao, W Ensemble von stückweiser FDA basierend auf räumlichen Histogrammen von lokalen Gabor binären Mustern für Gesichtserkennung In Proc International Conference on Pattern Recognition, Band 4, S. 606 609 2006.Smith, RS Windeatt, T Gesichtsausdruck-Erkennung mit gefilterten lokalen Binärmustermerkmalen mit ECOC-Klassifikatoren und Plattenskalierung Im JMLR-Workshop über Anwendungen der Musteranalyse, Band 11, S. 111 118 2010.Sokal, RR Rohlf, FJ Biometrie Freeman, New York 1969.Sun, N Zheng, W Sun, C Zou, C Zhao, L Geschlechterklassifikation basierend auf der Steigerung des lokalen Binärmusters In Proc Internationales Symposium über Neuronale Netze, S. 194 201 2006.Swain, MJ Ballard, DH Farbindizierung Int J Comput Vis 7 1, 11 32 1991 CrossRef. Tan, N Huang, L Liu, CA neue probabilistische lokale Binärmuster für Gesichtsverifizierung In Proc IEEE Internationale Konferenz zur Bildverarbeitung, S. 1237 1240 2009.Tan, X Triggs, B Verbesserte lokale Texturmerkmale für Gesichtserkennung unter schwierigen Lichtverhältnissen In der Analyse und Modellierung von Gesichtern und Gesten Vortrag Anmerkungen in der Informatik, Bd. 4778, S. 168 182 Springer, Berlin 2007 CrossRef. Tan, X Triggs, B Fusing Gabor und LBP-Feature-Sets für kernelbasierte Gesichtserkennung In der Analyse und Modellierung von Gesichtern und Gesten Vorlesungsunterlagen in Informatik, Bd 4778, S. 235 249 Springer, Berlin 2007 CrossRef. Trefny, J Matas, J Erweiterter Satz lokaler Binärmuster zur schnellen Objekterkennung In Proc Computer Vision Winter Workshop, pp 1 7 2010.Turtinen, M Pietikinen, M Kontextanalyse der texturierten Szene Bilder in Proc British Machine Vision Konferenz, pp 849 858 2006.Varma, M Zisserman, AA statistischer Ansatz zur Materialklassifizierung mit Bild Patch-Exemplaren IEEE Trans Pattern Anal Mac H Intell 31 2032 2047 2009 CrossRef. Wang, L He, DC Texture Klassifizierung mit Textur-Spektrum Pattern Recognit 23 905 910 1990 CrossRef. Wang, X Han, TX Yan, S Ein HOG-LBP menschlicher Detektor mit partieller Okklusionsbehandlung In Proc International Conference Auf Computer Vision, pp 32 39 2009. Wolf, L Hassner, T Taigman, Y Descriptor-basierte Methoden in der Wildnis In Proc ECCV Workshop über Gesichter in Real-Life-Bildern, pp 1 14 2008.Yan, S Shan, S Chen, X Gao, W lokal zusammengebaute binäre LAB-Funktion mit feature-centric Kaskade für schnelle und genaue Gesichtserkennung In Proc IEEE Konferenz über Computer Vision und Pattern Recognition, pp 1 7 2008.Yang, H Wang, YA LBP-basierte Gesichtserkennung Methode mit Hamming Abstand Einschränkung In Proc Internationale Konferenz über Bild und Grafik, S. 645 649 2007.Yao, CH Chen, SY Abruf von übersetzten, gedrehten und skalierten Farbtexturen Pattern Recognit 36 ​​4, 913 929 2003 MathSciNet CrossRef. Yu, L Liu, H Auswahlmöglichkeit für Hochdimensionale Daten Eine schnelle Korrelation N-basierte Filterlösung In Proc 12th Int Conf on Machine Learning, S. 856 863 2003.Zhang, B Gao, Y Zhao, S Liu, J Lokales Ableitungsmuster gegenüber lokalem Binärmuster Gesichtserkennung mit lokalem Musterdeskriptor IEEE Trans Image Prozeß 19 2, 533 544 2010 MathSciNet CrossRef. Zhang, G Huang, X Li, S Wang, Y Wu, X Verstärkung des lokalen Binärmusters LBP-basierte Gesichtserkennung In Proc Fortschritte in der biometrischen Personenauthentifizierung, S. 179 186 2005.Zhang, L Chu, RF Xiang, SM Liao, SC Li, SZ Gesichtserkennung basierend auf Multi-Block-LBP-Darstellung In Proc IEEE Internationale Konferenz über Biometrie, S. 11 18 2007.Zhang, L Zhang, L Guo, Z Zhang, D Monogenic-LBP A Neuer Ansatz für Rotation invariante Textur Klassifizierung In Proc International Conference on Image Processing, pp 2677 2680 2010.Zhang, W Shan, S Gao, W Chen, X Zhang, H Lokale Gabor binäre Muster Histogramm Sequenz LGBPHS Ein neuartiges nicht-statistisches Modell für Gesicht representation and recognition In Proc International Conferenc e on Computer Vision, vol 1, pp 786 791 2005.Zhao, D Lin, Z Tang, X Contextual distance for data perception In Proc International Conference on Computer Vision, pp 1 8 2007.Zhao, D Lin, Z Tang, X Laplacian PCA and its applications In Proc International Conference on Computer Vision, pp 1 8 2007.Zhao, G Pietikinen, M Dynamic texture recognition using local binary patterns with an application to facial expressions IEEE Trans Pattern Anal Mach Intell 29 6 , 915 928 2007 CrossRef. Zhao, G Ahonen, T Matas, J Pietikinen, M Rotation invariant image and video description with local binary pattern features Under review 2011.Zhao, S Gao, Y Zhang, B Sobel-LBP In Proc International Conference on Image Processing, pp 2144 2147 2008.Zhou, H Wang, R Wang, C A novel extended local-binary-pattern operator for texture analysis Inf Sci 178 4314 4325 2008 MATH CrossRef. Zhu, C Bichot, C - E Chen, L Multi-scale color local binary patterns for visual object classes recognition In Proc International Conference on Pattern Recognition, pp 3065 3068 2010.