基于Gabor特征融合与LBP直方图的人脸表情特征提取方法

发布时间：2017-10-12 01:15

  本文关键词：基于Gabor特征融合与LBP直方图的人脸表情特征提取方法

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【摘要】：针对Gabor特征全局表征能力弱以及特征数据维数存在冗余的问题,提出了一种采用Gabor多方向特征融合与分块直方图相结合的方法以有效提取表情特征.通过对不同表情的重要特征部位进行细化,采用Gabor滤波器有针对性地提取相关区域的多尺度和多方向特征,并对同尺度的特征进行融合,利用各区域内融合特征的直方图分布来表征图像.该方法可以提高特征提取的准确性,有效突出重要特征的辨识作用,大幅度降低特征的维数,在JAFFE表情库可以达到100%的识别率.
【作者单位】： 沈阳工业大学软件学院;沈阳工业大学信息科学与工程学院;
【关键词】： 表情识别 Gabor变换 特征融合 局部二进制模式 分块直方图 多尺度 多方向 维数
【基金】：沈阳市科技计划项目(F12-168-9-00)
【分类号】：TP391.41
【正文快照】： 人脸表情是人机交互、情感计算、智能控制、机器视觉和图像处理与模式识别等领域的重要研究课题,而静态人脸表情图像特征提取的目的是依据静态图像对人脸表情特征进行归类.目前,研究者主要将人类的基本表情定义为7类:高兴(Happy)、愤怒(Angry)、惊讶(Surprise)、恐惧(Fear)、

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本文编号：1015837