基于彩色空间多特征融合的表情识别算法研究

目前的人脸表情识别方法大多是在灰度图像上采用单一特征算子,如local phase quantization(LPQ),local binary patterns(LBP),histograms of oriented gradients(HOG),Gabor等,进行分类识别;但这类方法在复杂光照条件下识别率并不理想。为取得较好的识别率,首次提出了基于彩色图像多特征融合的表情识别算法。该算法首先在不同彩色分量上分别提取LPQ、LBP、HOG及Gabor多种特征;然后对高维特征进行线形鉴别分析,并采用最近邻法进行表情分类;最后对多特征分类结果采用Adaboost算法进行融合。在具有复杂光照条件的Multi-PIE人脸库上进行了验证,取得了88.30%的平均识别率。实验结果表明:相比于基于灰度图像的单一特征识别算法,提出的算法能较大幅度地提高人脸表情识别率。