基于分块CBP特征和稀疏表示的三维人脸表情识别

来源 :计算机系统应用 | 被引量 : 3次 | 上传用户：yuyangyy12345

【摘要】

：

在三维人脸表情识别中,基于局部二值模式(LBP)算子算法与传统的特征提取算法相比具有特征提取准确、精细、光照不变性等优点,但也有直方图维数高、判别能力差、冗余信息大的缺点.本文提出一种通过对整幅图像进行多尺度分块提取CBP特征的CBP算法,能够更有效的提取分类特征.再结合使用稀疏表达分类器实现对特征进行分类和识别.经实验结果表明,与传统LBP算法和SVM分类识别算法对比,文中算法用于人脸表情的识别

【作者】

：

马杰蔡轶珩盛楠

【机构】

：

北京工业大学信息学部

【出处】

：

计算机系统应用

【发表日期】

：

2019年02期

【关键词】

：

LBP CBP 特征提取稀疏表特征分块提取 LBP CBP feature extraction sparse expression feature blo

【基金项目】

：

国家重点研发计划课题(SQ2017YFC170323),北京市教委科技项目(2017YFC1703302).

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