基于小波MCBP和WEF的人脸表情识别

现有的多尺度中心化二值模式(MCBP)通过在原始图像上改变CBP算子的半径,随着算子半径的增加计算量也迅速增加。针对这个问题,提出一种基于小波的MCBP(WMCBP)的人脸表情识别方法,对小波分解后的两幅低频图像的特征区域进行CBP变换,得到多级局部CBP直方图序列特征.该方法不仅能获得更加准确的多尺度信息,而且大大降低了运算量。为进一步提高表情识别率,引入了加权的小波能量特征(WWEF)。通过对JAFFE人脸表情库的实验证明;这两部分特征在一定程度上可互补,将它们融合能在不明显增加运算量的前提下增强WMCBP的表情识别能力。