【摘 要】
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面部表情识别中,局部二值模式(Local binary pattern, LBP)是一种重要的纹理特征提取方法,但其在特征提取时维度较高、提取速度慢、不能得到有效的局部或者全局特征,因而提出
【机 构】
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兰州交通大学自动化与电气工程学院; 兰州交通大学控制科学与工程研究所;
【出 处】
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Journal of Measurement Science and Instrumentation
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面部表情识别中,局部二值模式(Local binary pattern, LBP)是一种重要的纹理特征提取方法,但其在特征提取时维度较高、提取速度慢、不能得到有效的局部或者全局特征,因而提出了一种基于改进LBP的人脸面部表情特征提取方法。该将LBP转化为双局部二值模式(Double local binary pattern, DLBP),融合泰勒展开式(Taylor expansiion, TE),生成DLBP-TE算法,此算法结合极限学习机(Extreme learning machine, ELM)分类算法应用于七种表情分类中,在日本成年女性面部表情(JAFFE)数据库中进行实验。结果表明,此方法能显著提高面部表情识别率。
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