基于直方图加权HCBP的人脸表情识别

针对局部二值模式(Local binary pattern,LBP)及其改进算法所提取的特征维数过长、局部特征描述不够充分的缺点,提出了一种基于直方图加权HCBP(Haar-like centralized binary pattern,HCBP)的人脸表情识别方法。首先将人脸图像分成大小均匀的若干子块,利用HCBP算子提取各子块的纹理特征;然后通过信息熵的计算求得各子图像的权值,将加权子块HCBP特征直方图和原图像的HCBP直方图进行联合作为表情特征;最后,使用最近邻分类器对特征进行分类。Haar型特征与CBP相结合使得本文特征提取算法对局部特征的描述更为充分,信息熵的引入区分了人脸不同部位对表情的贡献程度。通过在JAFFE和Cohn-Kanade人脸表情库的实验证明:本文方法具有更高的识别率和识别效率。