基于局部显著方向纹理模式的表情识别

摘要

本文提出一种基于局部显著方向纹理模式(Local Prominent Direction Texture Pattern,LPDTP)的面部特征表示方法,用于表情识别。该方法首先利用Kirsch算子计算边缘响应值,然后根据水平、垂直和两个对角方向的响应值和归一化值,设置自动阈值θ和固定阈值f选取显著的方向特征;在灰度图像中对显著方向上的强度编码,融合方向信息和强度信息得到LPDTP编码,最后通过直方图形成特征向量,利用支持向量机完成表情分类。联合显著的方向特征和纹理特征能够有效的编码图像的边缘信息和灰度信息,在CK+和JAFFE数据集进行与人无关的交叉实验分别取得了92.18%和66.2%的识别率。