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基于多尺度中心化二值模式的人脸表情识别
被引：10
作者：
付晓峰
韦巍
机构：
[1] 浙江大学电气工程学院
来源：
关键词：
中心化二值模式;
多尺度;
图像欧式距离;
表情识别;
D O I：
暂无
中图分类号：
TP391.41 [];
学科分类号：
080203 ;
摘要：
现有局部二值模式(LBP)算子存在不足:产生的直方图维数过长、鉴别力不高、对噪声反应敏感.针对此类问题,提出中心化二值模式(CBP)算子,其优点:1)通过比较邻域中近邻点对,大大降低了直方图维数;2)考虑中心像素点的作用并赋予其最高权重,实现鉴别力的提高;3)改变LBP算子的符号函数,明显减弱白噪声对图像的影响.此外,为提高识别率,将多尺度CBP(MCBP)直方图作为人脸表征.为增强算法对表情图像中细小变形的鲁棒性,引入图像欧式距离(IMED)并将其嵌入MCBP方法.在JAFFE和Cohn-Kanade表情库的实验结果表明:所提方法优于其它表情识别方法,IMED可增强MCBP的表情识别能力.
引用
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页码：629 / 633
页数：5
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