クロススケール共起局所バイナリパターンを用いた画像分類法の研究 画像分類技術はコンピュータビジョン分野で重要な位置を占めており、画像特徴抽出はこの分野の核心的研究対象です。近年、局所バイナリパターン（Local Binary Pattern, LBP）は、その効率性と優れた記述能力により、テクスチャ分類や顔認識などの視覚タスクで広く利用されています。しかし、従来のLBP手法は幾何変換（回転やスケーリング）や画像ノイズに対して制約があり、その記述能力が劣化しやすいという課題がありました。これらの課題に対処するため、重慶郵電大学の肖斌らの研究チームは、学術誌「International Journal of Computer Vision」に「CS-COLBP: Cross-Scale Co-O...