基于特征融合的人脸表情识别研究

作者：高理想; 高磊

来源：软件工程, 2019, 22(12): 24-27.

DOI：10.19644/j.cnki.issn2096-1472.2019.12.007

• 人脸表情识别
• LBP
• BOW
• 特征融合
• SVM

针对现有的人脸表情识别方法易受到光照、噪声等因素的影响导致识别率较低的问题,本文提出了一种基于特征融合的人脸表情识别方法。从两方面对表情信息进行描述,通过局部二值模式(LocalBinaryPattern,LBP)和词袋模型(BagOfWords,BOW)分别对表情图像进行纹理特征和语义特征提取,然后将两种特征进行线性融合,最后使用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行表情分类识别。本文方法在JAFFE和CK+表情数据集上分别取得了98.76%和97.58%的识别率,验证了所提出方法的有效性。

• 单位
  河北工业大学