基于MB‑2DPCA特征的人脸表情识别方法

摘要

本发明公开了一种基于MB‑2DPCA特征的人脸表情识别方法，用多尺度参数的MB‑LBP算子对人脸表情图像进行局部纹理特征提取；对表情特征进行特征提取，构成图像的MB‑LBP特征空间；在训练样本中用2DPCA算法计算其投影矩阵W，并将所有训练样本通过投影矩阵W映射到子空间，获得表情图像在所述子空间的特征表示；将测试样本通过投影矩阵W投影到所述子空间，用稀疏表示分类器对测试样本的特征进行分类，获得测试样本所属的类别。本发明避免了图像矩阵转化为图像向量而造成计算协方差矩阵维数过大，样本较少导致的小样本问题，计算时间少。