一种人脸表情识别方法研究

摘要

本发明针对局部二值模式(LBP)、中心对称局部二值模式(CS‑LBP)和梯度方向直方图(HOG)的不足进行改进，提出中心对称局部平滑二值模式(CS‑LSBP)和绝对梯度方向直方图(HOAG)，并提出一种融合局部纹理特征和局部形状特征的人脸表情识别方法。该方法首先采用CS‑LSBP算子和HOAG算子分别提取人脸表情图像的局部纹理特征和局部形状特征，然后使用典型线性分析法(CCA)进行特征融合，最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类。在JAFFE人脸表情库上的实验结果表明，改进的特征提取方法能更加完整、精确地提取图像的细节信息，基于CCA的特征融合方法能充分发挥特征的表征能力，该文所提人脸表情识别方法取得了较好的分类识别效果。