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基于局部二值模式（LBP）算子在人脸表情识别中直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点,提出一种中心二值模式（CBP）算子并对人脸表情关键部位（眉毛、眼睛及嘴巴部分）提取特征。最后利用稀疏表达分类器对提取的表情特征进行识别。实验结果表明,该算法的识别效果有了极大的提高。
基于稀疏表达和改进的LBP算子的人脸表情识别
【摘 要】
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基于局部二值模式（LBP）算子在人脸表情识别中直方图维数高、判别能力差、具有冗余信息等缺点,提出一种中心二值模式（CBP）算子并对人脸表情关键部位（眉毛、眼睛及嘴巴部分）提取特征
【机 构】
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贵州大学理学院
【出 处】
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计算机应用与软件
【发表日期】
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2013年4期
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