【摘 要】
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针对传统的遮挡表情特征识别方法存在的识别速度慢,精度低,误差率大等问题,提出一种基于K-Means算法的局部遮挡表情特征的快速识别方法,采用Gabor滤波器提取人脸的面部表情特
【基金项目】
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2018年阿坝师范学院校级重点课题(ASA18-01)
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针对传统的遮挡表情特征识别方法存在的识别速度慢,精度低,误差率大等问题,提出一种基于K-Means算法的局部遮挡表情特征的快速识别方法,采用Gabor滤波器提取人脸的面部表情特征,将滤波器的尺度与滤波器方向与模一起带入提取局部遮挡表情图像多尺度和多方向特征,根据两个融合准则将局部表情图像相同尺度不同方向的特征融合在一起,将融合结果作为LBP算子来描述人脸图像的纹理特征,利用K-Means算法将LBP编码映射至最近的纹理特征聚类中心,构建查找表,快速统计出人脸表情图像的LBP直方图特征,并将其作为局部遮挡表
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