结合改进的LBP和LDP的人脸表情识别

• 作者: 华桃桃 叶剑英 龚劬
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 局部二值模式 中心化二值模式 Kirsch算子 局部定向模式
• 年，卷（期）: 2013,（22）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 197-200
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 2478字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1203-0008

摘要

提出了一种结合改进的LBP（局部二值模式）和LDP（局部定向模式）的人脸表情特征提取方法。改进的LBP维数明显降低，更多地考虑了空间结构信息且计算速度得到了提高。LDP方法具有很强的抗噪能力，更好地提取边缘信息。基于两种方法可以优势互补，先对图像分块子区域用改进的LBP进行特征提取，再用LDP对脸部子区域进行特征提取，最后把改进的LBP提取的特征和LDP提取的特征按顺序串接起来作为总特征，用最近邻进行分类。在JAFFE表情库进行了实验，证明提出的方法能够有效地提高人脸表情的识别率。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	龚劬	重庆大学数学与统计学院	60	392	12.0	16.0
2	叶剑英	重庆大学数学与统计学院	4	44	4.0	4.0
3	华桃桃	重庆大学数学与统计学院	2	25	2.0	2.0