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：局部三值模式 改进的fisher向量 

单位：湘潭大学信息工程学院; 湘潭411105; 机器入视觉感知与控制国家工程实验室; 长沙410012