一种改进的LDP面部表情特征提取方法

• 作者: 张天 张毅 罗元
• 来源期刊: 半导体光电
• 学科: 工学
• 关键词: 面部表情识别 Kirsch算子 局部方向模式 支持向量机
• 年，卷（期）: 2016,（1）
• 所属期刊栏目: 光电技术应用
• 页码范围: 122-125
• 分类号: TP391.4
• 语种: 中文

摘要

特征提取是面部表情分类识别的研究重点.针对原始局部方向模式(Local Directional Pattern,LDP)特征提取速率缓慢的问题,对LDP的编码方案进行改进,设计了nLDP (new Local Directional Pattern)算子.选择Kirsch算子的4个方向模板来获取边缘响应值,然后将正的边缘响应置为1,负的边缘响应置为0,从而获得nLDP特征表示,最后采用支持向量机(SVM)对表情进行识别.实验结果验证了提出的nLDP算子在保证表情识别准确率的同时,有效地提高了表情识别的速率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	罗元	重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重点实验室	192	1681	17.0	31.0
2	张毅	重庆邮电大学重庆市信息无障碍与服务机器人工程技术研究中心	281	2390	21.0	36.0
3	张天	重庆邮电大学光电信息感测与传输技术重点实验室	9	21	2.0	4.0