高斯核方向导数和RILPQ融合的人脸表情识别

• 作者: 张鹏鹏 葛杨铭 陈英
• 来源期刊: 计算机与数字工程
• 学科: 工学
• 关键词: 人脸表情识别(FER) 旋转不变局部相位量化(RILPQ) 各向高斯核函数及方向导数 支持向量机(SVM)
• 年，卷（期）: 2017,（10）
• 所属期刊栏目: 图像处理
• 页码范围: 2013-2017
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 2950字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1672-9722.2017.10.026

摘要

针对人脸表情识别中特征提取出纹理信息粗糙、边缘轮廓不清的问题,论文提出了一种基于高斯核方向导数与RILPQ相结合图像特征提取方法.在RILPQ算法中引入高斯核多方向导数形成滤波器,在支持向量机中进行表情分类,将算法应用于JAFFE数据集表情数据集.实验结果为在滤波窗口半径为11像素,论文算法识别率最优,并高于LPQ算法、RLPQ算法识别率.同时也证明,高斯窗窗口半径和滤波方向对算法的表情识别率有影响.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈英	南昌航空大学软件学院	37	165	6.0	11.0
2	张鹏鹏	南昌航空大学软件学院	2	2	1.0	1.0
3	葛杨铭	南昌航空大学软件学院	2	4	2.0	2.0