基于局部二值模式与极限学习机分类算法的人脸面部表情特征识别

随着近年来学术界对于微表情识别该领域研究的逐步深入,微表情识别作为人机交互技术领域的新型研究课题。面部表情特征识别技术也经多年来发展,逐渐广泛运用于军事勘探、金融安全、教育教学等研究领域中,逐渐发展成为图像处理及识别技术领域的关键研究方向。人脸识别更集中了机器学习、人工智能、专家系统、机器识别、视频图像处理各类新技术,也需要与各类中间值算法理论结合来实现。在国内外现有研究中也获得了一定研究成果,譬如以往文献提出采用基于局部相位量化与模糊人脸识别算法,能够对模糊人脸的纹理信息提取效果有效提升,很大程度降低训练数据量。也有研究提出可以采用人脸识别技术设计面部考勤系统,可以根据视频摄像头获取图像并进行预处理,定位嘴巴、眼睛、鼻尖等面部特征。因此本次研究对于人脸面部表情特征识别,提出基于局部二值模式及极限学习机分类算法的新思路。