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摘要
由于非均匀光照干扰因素的存在，导致人脸表情特征提取困难和识别的准确率低等问题，提出一种图像增强和信息熵加权的GLBP特征提取算法。依据多尺度Retinex理论构建特定的卷积神经网络，对原始的人脸表情图像进行非均匀光照估计和去除等预处理，输出增强的人脸表情图像；采用信息熵加权的GLBP特征识别算法获取预处理后表情图像的灰度特征和纹理特征，计算参与特征提取的权重系数，获得加权后的表情图像特征；训练NN分类网络，对表情进行识别和分类。在Jaffe数据集和自建维吾尔族人脸数据集上进行实验，实验结果证明，相比其它三种算法，上述算法具有更强特征解析能力，并且识别准确率和运算速度也有所提升，能够有效识别非均匀光照下人脸表情。
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