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摘要:
基于局部二值模式(LBP)算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,本文提出的MB-LBP算法在原来LBP算法的优点基础上能通过分块更有效的提取特征数据.并结合基于压缩感知理论实现人脸表情的识别.本文主要利用LBP算法提取人脸表情特征然后用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别,经实验结果表明能有效的提高识别率和识别效率.
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文献信息
篇名 基于LBP算子和稀疏表达分类器的人脸表情识别
来源期刊 自动化与仪器仪表 学科 工学
关键词 LBP算子 MP-LBP 特征提取 压缩感知理论 分类器
年,卷(期) 2014,(10) 所属期刊栏目 实践与创新
研究方向 页码范围 137-139,142
页数 4页 分类号 TB753
字数 2994字 语种 中文
DOI 10.14016/j.cnki.1001-9227.2014.10.137
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 火元莲 西北师范大学物理与电子工程学院 36 275 11.0 14.0
2 周昊 西北师范大学物理与电子工程学院 2 8 2.0 2.0
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研究主题发展历程
节点文献
LBP算子
MP-LBP
特征提取
压缩感知理论
分类器
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
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期刊影响力
自动化与仪器仪表
月刊
1001-9227
50-1066/TP
大16开
重庆市渝北区人和杨柳路2号B区
78-8
1981
chi
出版文献量(篇)
9657
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37
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