文件名称:
论文研究-多尺度中心误差补偿二值模式的表情识别.pdf
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文件大小: 511kb
下载次数: 0
上传时间: 2019-09-10
详细说明： 针对Gabor小波与局部二值模式（Local Binary Pattern，LBP）在表情识别上的局限性，提出了一种多尺度中心误差补偿二值模式（Center Error Compensation Binary Pattern，CECBP）的表情识别方法。对预处理后的人脸表情图像创建多尺度的金字塔，用中心误差补偿二值模式对金字塔中的各层图像进行编码，分块提取各层编码后的直方图序列作为特征，用支持向量机（Support Vector Machine，SVM）进行分类。在JAFFE、Cohn-Kanade以及Pain Expression表情库上的交叉验证表明，该方法可以抑制噪声，具有较高的识别率和较快的识别速度，比传统的Gabor小波以及LBP更具有优势。
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