融合纹理与形状特征的HEp-2细胞分类

来源：电子与信息学报杂志2017年第7期北京时间：

作者：文登伟, 张东波, 汤红忠, 许海霞

单位：1.(湘潭大学信息工程学院 湘潭 411105) ②(机器人视觉感知与控制国家工程实验室 长沙 410012)

摘要：间接免疫荧光(IIF)HEp-2细胞图像分析是自身免疫疾病诊断的重要依据，然而由于类内的变化与类间的相似性，HEp-2细胞染色模式分类具有很大难度。该文提出一种结合纹理和形状信息的有效分类方法，借鉴CLBP原理，提出具有完整信息描述能力的局部三值模式CLTP(Completed Local Triple Pattern)描述子来提取纹理信息，同时采用IFV(Improved Fisher Vector)模型和Rootsift特征来描绘形状信息，通过纹理和形状信息的结合，最终训练得到SVM分类器在ICPR 2012与ICIP 2013数据集上进行了对比试验。结果表明，所提方法在细胞级测试中优于其它方法，拥有竞争性的分类性能。

关键词：HEp-2, 局部三值模式, 改进的Fisher向量

基金资助：国家自然科学基金(61602397)，湖南省自然科学基金(2017JJ2251, 2017JJ3315)，湖南省重点学科建设项目