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摘要:
自发笑脸识别是表情识别研究领域的重要部分,在诸多领域均有着广泛应用.本文提出一种基于对比度金字塔(contrast pyramid decomposition,CPD)图像融合的自发笑脸识别方法.首先将2种光源的图像分别进行4层Gauss塔式分解,建立对应的对比度金字塔,并对每层对应的对比度金字塔采用像素灰度平均法融合规则进行融合,得到融合图像,最后分别提取融合图像的LBP(local binary pattern)特征和LDP(local directional pattern)特征,使用SVM分类器进行分类识别.实验结果表明:使用本文方法融合图像作为识别对象,提取LBP特征和LDP特征的笑脸识别率分别达到96.69%和97.19%,总识别率分别达到96.51%和96.78%,明显优于其他算法,表明本文融合算法提升了自发笑脸识别的识别性能.
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文献信息
篇名 基于对比度金字塔图像融合的自发笑脸识别
来源期刊 广西师范大学学报(自然科学版) 学科 工学
关键词 图像融合 对比度金字塔分解 笑脸识别 LBP特征 LDP特征
年,卷(期) 2017,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 45-52
页数 8页 分类号 TP391.4
字数 3805字 语种 中文
DOI 10.16088/j.issn.1001-6600.2017.03.006
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 夏海英 广西师范大学电子工程学院 24 118 7.0 10.0
2 喻潇琪 广西师范大学电子工程学院 1 0 0.0 0.0
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笑脸识别
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广西师范大学学报(自然科学版)
双月刊
1001-6600
45-1067/N
大16开
桂林市育才路15号
48-54
1957
chi
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