[发明专利]一种人脸表情识别方法研究在审
| 申请号： | 201910291646.2 | 申请日： | 2019-04-09 |
| 公开（公告）号： | CN110008920A | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 程明;陈超;杨圣伟 | 申请（专利权）人： | 南京工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 210000 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明针对局部二值模式(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，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。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸表情识别 二值模式 局部纹理特征 局部形状特征 特征融合 中心对称 算子 梯度方向直方图 人脸表情图像 方向直方图 线性分析法 支持向量机 表情分类 表征能力 分类识别 局部平滑 绝对梯度 人脸表情 特征提取 提取图像 细节信息 改进 融合 研究 | ||
【主权项】：
1.人脸表情识别方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：A)输入人脸图像样本并进行几何校正和尺寸归一化的预处理；B)用中心对称局部平滑二值模式(CS‑LSBP)对人脸表情图像进行纹理特征提取；C)用绝对梯度方向直方图(HOAG)对人脸表情图像进行局部形状特征提取；D)用典型线性分析法(CCA)将人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征进行特征融合；E)最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。
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