Descripción: Los Patrones Binarios Locales (LBP, por sus siglas en inglés) son un descriptor de textura utilizado para la clasificación y análisis de imágenes. Este método se basa en la comparación de cada píxel de una imagen con sus vecinos inmediatos, generando un valor binario que representa la textura local. Cada píxel se convierte en un número binario que indica si el valor del píxel central es mayor o menor que el de sus vecinos. Estos valores binarios se agrupan para formar un patrón que se puede utilizar para describir la textura de la imagen. Los LBP son especialmente útiles en aplicaciones de visión por computadora debido a su invariancia a cambios de iluminación y su capacidad para capturar características locales de la imagen. Su simplicidad y eficiencia computacional los hacen ideales para tareas de reconocimiento facial, detección de objetos y análisis de texturas en imágenes. Además, los LBP pueden ser extendidos a diferentes variantes, como LBP uniforme y LBP rotacional, lo que permite una mayor flexibilidad y precisión en la extracción de características. En resumen, los Patrones Binarios Locales son una herramienta poderosa en el campo de la visión por computadora, proporcionando una forma efectiva de analizar y clasificar imágenes basándose en sus texturas locales.
Historia: Los Patrones Binarios Locales fueron introducidos por Ojala, Pietikäinen y Mäenpää en 1996 como un método para la descripción de texturas en imágenes. Desde su creación, han evolucionado y se han adaptado a diversas aplicaciones en el campo de la visión por computadora, convirtiéndose en un estándar para la extracción de características en imágenes.
Usos: Los Patrones Binarios Locales se utilizan principalmente en aplicaciones de reconocimiento facial, detección de objetos, análisis de texturas y clasificación de imágenes. Su capacidad para capturar características locales y su invariancia a cambios de iluminación los hacen ideales para estas tareas.
Ejemplos: Un ejemplo práctico del uso de LBP es en sistemas de reconocimiento facial, donde se utilizan para extraer características de las texturas de la piel y los rasgos faciales. Otro ejemplo es en la detección de texturas en imágenes médicas, donde ayudan a identificar patrones en tejidos.
