面向表情识别的AVR和增强LBP特征选择方法

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。