结合LBP和SVM的视频表情识别方法

• 作者: 何世雄 周欢 姚丽莎 徐国明 房波
• 来源期刊: 山东理工大学学报（自然科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 表情识别 视频 LBP SVM
• 年，卷（期）: 2020,（4）
• 页码范围: 67-72
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.41
• 字数: 3954字
• 语种: 中文

摘要

为了提高视频表情实时分类的识别率和实时性,提出LBP特征结合SVM进行决策表情分类的方法.首先获取视频流中的图像并进行预处理,然后使用LBP算子检测人脸,通过多级级联回归树模型对人脸68个关键点进行训练,分别记录表情特征,最后利用SVM训练表情识别模型并预测表情.实验采用Helen dataset作为训练集,CK+数据库作为测试集,平均识别率达到了86.2％,实时性也达到了平均20帧/s.实验结果表明,该方法性能优越,提高了算法的识别率和鲁棒性,同时保证了算法的实时性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	徐国明	安徽新华学院信息系统软件研究所	8	13	3.0	3.0
2	姚丽莎	安徽新华学院信息系统软件研究所	21	43	3.0	5.0
3	房波	安徽新华学院信息系统软件研究所	4	1	1.0	1.0
4	周欢	安徽新华学院信息系统软件研究所	6	2	1.0	1.0
5	何世雄	安徽新华学院信息系统软件研究所	1	0	0.0	0.0