【摘 要】
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针对传统的局部二值模式(LBP)算法在提取表情图像特征时会遗漏掉某些关键的局部信息这一特点,提出了一种改进的LBP算法用于表情识别。首先在传统的LBP算子的基础上用中心像素与邻域像素灰度值做差值运算取其绝对值,并将每个绝对值相加再计算平均值然后把平均值作为阈值记为M,该阈值作为以后LBP编码时的参数。为了获得更多有效的特征信息,决定对表情图像的每个区域进行顺时针和逆时针两次编码,得到不同的两个特征
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针对传统的局部二值模式(LBP)算法在提取表情图像特征时会遗漏掉某些关键的局部信息这一特点,提出了一种改进的LBP算法用于表情识别。首先在传统的LBP算子的基础上用中心像素与邻域像素灰度值做差值运算取其绝对值,并将每个绝对值相加再计算平均值然后把平均值作为阈值记为M,该阈值作为以后LBP编码时的参数。为了获得更多有效的特征信息,决定对表情图像的每个区域进行顺时针和逆时针两次编码,得到不同的两个特征直方图,再进行整合。最后采用支持向量机(SVM)进行分类识别。在JAFFE数据库和CK+数据库上实验所获
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