[发明专利]一种基于区域图像的人脸表情识别方法

摘要

本发明属于数字图像处理技术领域，特别涉及一种基于区域图像的人脸表情识别方法。本发明通过改进LDP的原始编码模式，首先利用最大两位和最小两位响应值做差，与一个参考门限值作对比，将差值作为编码值进行编码；其次利用最大响应值所在方向来确定一个目标像素，利用周围像素的明暗信息所代表的方向性进行编码以排除部分偶然重合的情况；最后，所得的编码为最大响应值所在方向的三位编码和两组差值的四位编码。本发明改进了LDP的方法，相较于常用的LDP和PCA方法，提高了精确度；利用区域分割之后进行直方图均衡化的方法，并在PLDP中加入门限，提高了对噪声的干扰能力。

主权项

1.一种基于区域图像的人脸表情识别方法，包含下述步骤：步骤1、人脸检测及图像预处理步骤1.1人脸检测对待检测图像进行人脸检测与定位，采用Adaboost方法；利用含有人脸和不含有人脸的图像对分类器进行训练，其中含有人脸的图像为正样本，不含有人脸的图像为负样本；步骤1.2图像预处理通过步骤1.1得到人脸图像后，进行尺度归一化，扩大或缩小到256*256的尺寸大小，若是彩色图像则需要先进行图像二值化获得灰度图像；得到统一大小的灰度图像之后，进行区域分割，分为3*3的等大小图像区域，得到每一块区域图像，并计算每一个小区域的直方图，按顺序进行首尾相连，之后进行直方图均衡，得到最终的待检测图像，直方图均衡的计算方法如下：其中L是图像中灰度值总数，rk为原始直方图分布中的第k种灰度值，nj是灰度为rk的像素数目，n为总像素个数，Pr(rk)为rk的概率密度函数，Sk是rk经过变化后的灰度值；步骤2、表情特征提取对图像进行PLDP编码，其计算方式如下：PLDP＝16Max+4C1+C2其中，Max表示经过Kirsch算子运算后得到的八个方向的响应值中，最大的响应值所在位置的二进制编码，即从000到111，D表示两组响应值的差值，C1表示最大两位响应值差值对照门限的编码，C2表示最小两位响应值做差值对照门限的编码；用Max作为高位，C1C2顺次连接作为低位组成七位的编码值，最后取编码的十进制值作为中心像素最终的结果值；步骤3表情分类首先，将步骤2中获得的特征信息随机分为10份，其中9份作为训练图像，1份作为检测图像；然后将9份训练图像输入SVM进行训练，得到一个SVM分类器，之后采用十折交叉验证法，对样本进行其他9次训练，将所获得的10个SVM分类器级联成为一个强分类器；最后用已经训练好的SVM支持向量机对特征进行分类，即用强分类器对其他所有人脸表情图像进行识别分类。