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面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法
被引量:
3
1
作者
陈晓光
刘决仕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第19期184-188,共5页
由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP(Local Binary Patterns)已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测...
由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP(Local Binary Patterns)已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测算法和2D模型提取人脸图像并归一化,并使用小波分解的方法增强LBP特征,然后通过AVR(Augmented Variance Ratio)特征选取方法降维,最后使用SVM进行分类。JAFFE库上的实验证明了该方法的有效性。
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关键词
人脸表情识别
LBP
特征
avr特征选取
SVM分类器
下载PDF
职称材料
题名
面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法
被引量:
3
1
作者
陈晓光
刘决仕
机构
上海交通大学E-Learning实验室
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009年第19期184-188,共5页
基金
国家高技术研究发展计划(863)(No.2007AA01Z157)
上海市科学技术委员会科研计划项目(No.06DZ15008)~~
文摘
由于对局部纹理特征具有很强的描述能力,LBP(Local Binary Patterns)已经被广泛应用于模式识别、计算机视觉等相关领域,但传统的LBP在表情识别中的正确率并不高,提出了一种结合小波分解的改进LBP特征提取方法,首先使用Adaboost人脸检测算法和2D模型提取人脸图像并归一化,并使用小波分解的方法增强LBP特征,然后通过AVR(Augmented Variance Ratio)特征选取方法降维,最后使用SVM进行分类。JAFFE库上的实验证明了该方法的有效性。
关键词
人脸表情识别
LBP
特征
avr特征选取
SVM分类器
Keywords
facial expression recognition
Local Binary Patterns (LBP) features
Augmented Variance Ratio (
avr
) feature selection
Support Vector Machine(SVM) classifier
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法
陈晓光
刘决仕
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2009
3
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