【摘 要】
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针对表情识别的简便快捷问题,提出一种多尺度局部二值模式傅里叶直方图(LBP-HF)和主动形状模型(ASM)相结合的人脸表情识别方法。该方法首先利用ASM检测并分割人脸区域,减少不相关区域的影响;然后提取多尺度LBP-HF特征形成识别向量;最后采用最近邻分类方法进行表情识别。通过提取不同尺度的LBP-HF特征,研究各个尺度LBP-HF特征对表情识别的影响,最终结合多尺度LBP-HF特征实现表情识别,
【机 构】
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机器人技术与系统国家重点实验室（哈尔滨工业大学）
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目（61273339）
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针对表情识别的简便快捷问题,提出一种多尺度局部二值模式傅里叶直方图(LBP-HF)和主动形状模型(ASM)相结合的人脸表情识别方法。该方法首先利用ASM检测并分割人脸区域,减少不相关区域的影响;然后提取多尺度LBP-HF特征形成识别向量;最后采用最近邻分类方法进行表情识别。通过提取不同尺度的LBP-HF特征,研究各个尺度LBP-HF特征对表情识别的影响,最终结合多尺度LBP-HF特征实现表情识别,获得更有效的表情特征。通过与Gabor特征的实验结果进行对比,验证该方法的简便可行性,最高平均识别率达到
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