论文研究-判别性完全局部二值模式人脸表情识别.pdf

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文件名称：论文研究-判别性完全局部二值模式人脸表情识别.pdf
文件大小：603KB
文件格式：PDF
更新时间：2022-09-27 07:50:34
论文研究 针对完全局部二值模式（CLBP）存在直方图维数过高和特征冗余，会导致识别速度降低和识别率低的问题，提出基于有判别力的完全局部二值模式（Discriminative completed LBP，disCLBP）的人脸表情识别算法。首先，对人脸表情图像进行预处理获得表情子区域；然后提取表情子区域和整幅图像的disCLBP特征，针对不同的表情筛选出不同的表情特征，再将筛选出的表情子区域特征直方图融合；最后用最近邻分类器进行分类识别。该算法在CK人脸表情库上进行实验的平均识别率为97.3%。