融合小波和LBP-GD特征的人臉表情識別
摘要：針對局部二值模式(LBP)不能描述紋理方向變化的問題，提出了一種融合了梯度方向的LBP-GD算子。LBP-GD算子不僅保持了LBP本身的優點，還可以細致刻畫紋理的方向信息。由于人臉表情器官所蘊含信息的差異性，設計了一種不規則的分塊方式，把圖像分為9個互不重疊的子塊并且設置不同的權值系數，然后提取每個子塊的LBP-GD特征。最后，將LBP-GD特征與提升小波的低頻分量特征加權融合，用K近鄰方法進行分類。在JAFFE和Cohn-Kanade表情庫上驗證了該方法的有效性。實驗結果表明，該方法比單獨使用LBP-GD特征和提升小波特征具有更好的識別效果。
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