融合DCLBP和HOAG特征的人脸表情识别方法

为了进一步提高人脸表情识别算法的准确性,提出一种融合双编码局部二值模式(DCLBP)算子和绝对梯度直方图(HOAG)算子的人脸表情识别方法,该方法首先利用DCLBP算子提取人脸图像的局部纹理特征,利用HOAG算子提取人脸图像的局部形状特征;然后,采用典型相关分析法(CCA)融合所提取的两种特征;最后,利用支持向量机(SVM)进行人脸表情分类。实验结果表明,与单一特征识别方法和级联特征识别方法相比,本文方法获得了更好的识别效果,在CK (Cohn-Kanade)和JAFFE数据集上的实验分别达到了100%和99.05%的识别率,与其他相关方法的比较也验证了其有效性。

融合局部纹理和形状特征的人脸表情识别

针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS-LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进,该文提出中心对称局部平滑二值模式(CS-LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG),并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。该方法首先采用CS-LSBP算子和HOAG算子分别提取人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征,然后使用典型线性分析法(CCA)进行特征融合,最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。在JAFFE人脸表情库和Cohn-Kanade(CK)人脸表情库上的实验结果表明,改进的特征提取方法能更加完整、精确地提取图像的细节信息,基于CCA的特征融合方法能充分发挥特征的表征能力,该文所提人脸表情识别方法取得了较好的分类识别效果。