基于PLBP的面部表情识别分析

• 作者: 刘宇灏
• 来源期刊: 信息化研究
• 学科: 工学
• 关键词: 金字塔LBP 多尺度分析 表情识别 全局和局部特征
• 年，卷（期）: 2016,（2）
• 所属期刊栏目: 研究与设计
• 页码范围: 47-50
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文

摘要

为了提高面部表情的识别性能,文章提出了基于PLBP(金字塔LBP)的表情识别算法.该方法即通过多尺度分析来建立人脸图像的局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)金字塔特征,能有效地提取人脸图像的全局和局部特征.表情识别系统的整个流程包括人脸特征的点跟踪、人脸的面部区域划分、PLBP特征提取和情感分类.文章在CK+表情数据库上进行了对比实验,实验结果表明,PLBP特征提取在面部表情识别中具有较高的识别率.这体现了全局和局部特征相结合对于图像识别的重要性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘宇灏		1	0	0.0	0.0