基于LBP特征和熵正则化Wasserstein距离的人脸表情识别
郑昌金
章登义
苏科华
武小平
洪程
1.武汉大学计算机学院 武汉 4300722.武汉大学计算机学院 武汉 4300723.武汉大学计算机学院 武汉 4300724.武汉大学计算机学院 武汉 4300725.武汉大学计算机学院 武汉 430072
摘要：针对K最近邻分类中相似度量的量化问题,结合最优传输理论中Wasserstein距离数学特性,提出一种基于LBP特征和熵正则化Wasserstein距离的K近邻分类方法.首先对人脸表情图像进行预处理,然后使用LBP算子对图像进行特征提取获得LBP特征直方图,最后使用熵正则化的Wasserstein距离作为特征直方图之间的相似性度量的K最近邻分类方法进行人脸表情识别分类.实验结果表明该方法相较于单纯基于LBP的方法识别率有较大提高.
关键词：最优传输Wasserstein距离人脸表情识别熵正则化K最近邻分类
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：湖北省科技支撑计划(2014BAA149)
论文发表日期：2017-01-01
在线出版日期：2025-08-15（本平台首次上网日期，不代表文献的发表时间）
页数：6( 242-246,260 )
英文信息