融合小波和LBP-GD特征的人脸表情识别

• 作者: 刘婷婷 张良 李玉 郝凯锋
• 来源期刊: 电子科技大学学报
• 学科: 工学
• 关键词: 面部表情识别 K近邻方法 LBP-GD特征 提升小波
• 年，卷（期）: 2018,（5）
• 所属期刊栏目: 通信与信息工程
• 页码范围: 654-659
• 页数: 6页
• 分类号: TN911.73
• 字数: 3857字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-0548.2018.05.003

摘要

针对局部二值模式(LBP)不能描述纹理方向变化的问题,提出了一种融合了梯度方向的LBP-GD算子.LBP-GD算子不仅保持了LBP本身的优点,还可以细致刻画纹理的方向信息.由于人脸表情器官所蕴含信息的差异性,设计了一种不规则的分块方式,把图像分为9个互不重叠的子块并且设置不同的权值系数,然后提取每个子块的LBP-GD特征.最后,将LBP-GD特征与提升小波的低频分量特征加权融合,用K近邻方法进行分类.在JAFFE和Cohn-Kanade表情库上验证了该方法的有效性.实验结果表明,该方法比单独使用LBP-GD特征和提升小波特征具有更好的识别效果.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	张良	中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室	22	117	6.0	10.0
2	刘婷婷	中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室	5	35	3.0	5.0
3	郝凯锋	中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室	4	6	1.0	2.0
4	李玉	中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室	2	12	2.0	2.0