基于分块CBP特征和稀疏表示的三维人脸表情识别

• 作者: 盛楠 蔡轶珩 马杰
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: LBP CBP 特征提取 稀疏表 特征分块提取
• 年，卷（期）: 2019,（2）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 196-200
• 页数: 5页
• 字数: 3689字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006692

摘要

在三维人脸表情识别中,基于局部二值模式(LBP)算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、冗余信息大的缺点.本文提出一种通过对整幅图像进行多尺度分块提取CBP特征的CBP算法,能够更有效的提取分类特征.再结合使用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别.经实验结果表明,与传统LBP算法和SVM分类识别算法对比,文中算法用于人脸表情的识别的识别率得到大幅度提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	蔡轶珩	北京工业大学信息学部	50	767	13.0	26.0
2	马杰	北京工业大学信息学部	3	2	1.0	1.0
3	盛楠	北京工业大学信息学部	5	19	2.0	4.0