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马杰 (马杰.) | 蔡轶珩 (蔡轶珩.) | 盛楠 (盛楠.)

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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的识别率得到大幅度提高.

关键词:

CBP LBP 特征分块提取 特征提取 稀疏表

作者机构:

  • [ 1 ] [马杰]北京工业大学
  • [ 2 ] [蔡轶珩]北京工业大学
  • [ 3 ] [盛楠]北京工业大学

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来源 :

计算机系统应用

ISSN: 1003-3254

年份: 2019

期: 2

卷: 28

页码: 196-200

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