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题名基于LGRP和多特征融合的人脸表情识别
被引量:4
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作者
钱勇生
邵洁
季欣欣
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机构
上海电力学院电子与信息工程学院
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出处
《上海电力学院学报》
CAS
2019年第3期253-260,共8页
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基金
国家自然科学基金青年科学基金(61302151,61401268)
上海市自然科学基金(15ZR1418400)
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文摘
针对复杂的Gabor滤波器直接抽取人脸特征数据存在一些冗余信息以及提取的表情特征较为单一的缺点,提出了基于LGRP和多特征融合人脸表情的识别方法。首先,提取人脸表情图像的Gabor多方向和多尺度特征,进一步编码得到局部Gabor排序模式(LGRP),以增强鲁棒性以及区分能力;其次,引入Haar小波和Otsu阈值分割法分别提取表情特征,通过级联融合3种不同的特征,可以全面地表达图像的局部特征和全局特征;最后,采用支持向量机(SVM)对人脸表情进行多分类。在CK+表情库上进行仿真实验,平均识别率达到94.36%。与其他方法的比较结果表明,该方法取得了很好的识别率和鲁棒性。
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关键词
人脸表情识别
多特征融合
局部gabor排序模式
支持向量机
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Keywords
facial expression recognition
multi-feature fusion
local gabor rank pattern
support vetor machine
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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