摘要

利用机器学习中卷积神经网络(CNN)擅长处理图像的优势,结合改进的局部二值模式(LBP)圆形算子,实现了人脸面部表情的识别。提取的人脸表情特征纹理信息得到增强,抑制了图像中光照、背景等干扰因素,并达到了灰度和旋转不变性的要求。在FER2013数据库上的实验结果表明,相比于原始图像的输入,结合LBP圆形算子的CNN结构能够有效提高面部表情识别的准确率。