基于改进LBP的人脸面部表情特征提取方法

• 作者: 梁运华 王思明
• 来源期刊: 测试科学与仪器
• 学科: 工学
• 关键词: 面部表情特征提取 DLBP-TE算法 计算机视觉 极限学习机
• 年，卷（期）: 2019,（4）
• 页码范围: 342-347
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 446字
• 语种: 英文
• DOI: 10.3969/j.issn.1674-8042.2019.04.006

摘要

面部表情识别中,局部二值模式(Local binary pattern,LBP)是一种重要的纹理特征提取方法,但其在特征提取时维度较高、提取速度慢、不能得到有效的局部或者全局特征,因而提出了一种基于改进LBP的人脸面部表情特征提取方法.该将LBP转化为双局部二值模式(Double local binary pattern,DLBP),融合泰勒展开式(Taylor expansiion,TE),生成DLBP-TE算法,此算法结合极限学习机(Extreme learning machine,ELM)分类算法应用于七种表情分类中,在日本成年女性面部表情(JAFFE)数据库中进行实验.结果表明,此方法能显著提高面部表情识别率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王思明	兰州交通大学自动化与电气工程学院	68	307	8.0	14.0
5	梁运华	兰州交通大学自动化与电气工程学院	2	0	0.0	0.0