本文選題：完全局部二值模式(CLBP)　切入點：有判別力的完全局部二值模式(disCLBP)　出處：《計算機工程與應用》2017年04期 　論文類型：期刊論文

【摘要】：針對完全局部二值模式(CLBP)存在直方圖維數(shù)過高和特征冗余,會導致識別速度降低和識別率低的問題,提出基于有判別力的完全局部二值模式(Discriminative completed LBP,dis CLBP)的人臉表情識別算法。首先,對人臉表情圖像進行預處理獲得表情子區(qū)域;然后提取表情子區(qū)域和整幅圖像的dis CLBP特征,針對不同的表情篩選出不同的表情特征,再將篩選出的表情子區(qū)域特征直方圖融合;最后用最近鄰分類器進行分類識別。該算法在CK人臉表情庫上進行實驗的平均識別率為97.3%。
[Abstract]:In view of the problem of high histogram dimension and feature redundancy, the problem of low recognition speed and low recognition rate can be caused by the completely local binary mode CLBP. A face expression recognition algorithm based on discriminative completed discriminative completed is proposed. Firstly, the facial expression sub-region is obtained by preprocessing the facial expression image, and then the dis CLBP feature of the expression sub-region and the whole image is extracted. According to different facial expressions, different facial features are selected, and then the histogram of the selected facial expression sub-regions is fused. Finally, the nearest neighbor classifier is used to classify and recognize. The average recognition rate of the algorithm in the CK facial expression database is 97.3%.
【作者單位】： 江南大學物聯(lián)網(wǎng)工程學院智能系統(tǒng)與網(wǎng)絡(luò)計算研究所;
【基金】：國家自然科學基金(No.61202312,No.61170121) 教育部留學回國人員科研啟動基金項目
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1645480