基于Gabor特征融合与LBP直方图的人脸表情特征提取方法
牛连强1
赵子天2
张胜男2
1.沈阳工业大学软件学院,沈阳110870;沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳1108702.沈阳工业大学信息科学与工程学院,沈阳,110870
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.
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
分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)
资助基金：沈阳市科技计划(F12-168-9-00)
论文发表日期：2016-01-01
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( 63-68 )
英文信息