基于二维多尺度局部Gabor二进制模式特征的表情识别

被引：4

作者：

张铮 ^{[1
,2
]}

赵政 ^{[1
]}

袁甜甜 ^{[2
]}

机构：

[1] 天津大学计算机科学与技术学院

[2] 天津理工大学计算机科学与技术系

来源：

计算机应用 | 2010年 / 30卷 / 04期

关键词：

Gabor滤波器; 灰度共现矩阵; 表情识别; 支持向量机; 局部二进制模式;

D O I：

暂无

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

为了在独立于个体身份的面部表情识别中取得更加理想的效果,提出了一种基于二维多尺度局部Gabor二进制模式(MB-LGBP)特征的识别方法。对于表情识别而言,MB-LGBP已被证明了是一种局部和整体上都具有很强表征能力的描绘子。将MB-LGBP与灰度共现矩阵(GLCM)结合起来得到了可以更好地描述局部纹理空间结构特性的二维MB-LGBP特征。在识别中,分别选择了支持向量机(SVM)和基于卡方距离的K-最近邻(KNN)分类器,并对结果进行了比较。实验结果证明了二维MB-LGBP特征相比于MB-LGBP以及其他一些主要的表情识别特征的优越性。

引用

页码：964 / 966

页数：3

共 4 条

[1] 基于粗略到精细分类的面部表情识别方法 [J].

崔洁 ;

冯晓毅 .

计算机工程, 2007, (05) :168-169+172

[2] 基于灰度共生矩阵的纹理图像分类研究 [J].

郭德军 ;

宋蛰存 .

林业机械与木工设备, 2005, (07) :21-23

[3] A tutorial on Support Vector Machines for pattern recognition [J].

Burges, CJC .

DATA MINING AND KNOWLEDGE DISCOVERY, 1998, 2 (02) :121-167

[4]

Expression recognition based on multi-scale block local Gabor binary patterns with dichotomy-de-pendent weights. ZHANG ZHENG,ZHAO ZHENG. ISNN2009:Proceedings of the6th Interna-tional Symposium on Neural Networks . 2009

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