基于LBP层次特征的表情识别算法
李良
高娜
1.河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作,4540002.河南理工大学电气工程与自动化学院,河南焦作,454000
摘要：提出了一种基于LBP层次特征提取的表情识别算法.将图像分成许多子块,并从子块中提取面部运动单元信息来组成基于面部运动单元的表情成分特征,对人脸图像的眼睛和口部作粗定位.采用局部二值模式(LBP)的层次特征提取法,对图像进行分块操作,求出每个子块的LBP直方图,然后将基于整体特征得到的LBP直方图与基于局部特征得到的LBP直方图连接起来,作为整幅图像的LBP直方图.将层次特征提取法所提取的LBP直方图作为嵌入式隐马尔可夫模型(EHMM)的初始向量,即形成观察序列.对JAFFE人脸库中的7种基本表情进行了测试,结果表明该方法能有效提高表情识别率.
关键词：面部表情识别特征提取特征组合LBP直方图
分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)
资助基金：河南省高等学校矿山信息化重点学科开放实验室开放基金资助项目(KZ2012-01)河南理工大学博士基金资助项目(B2012-0670)
论文发表日期：2013-01-01
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：4( 732-735 )
英文信息