基于改进的局部方向模式人脸表情识别算法

摘要：

针对LDP利用Kirsch算子计算8 方向的边缘响应值并排序,特征提取速度慢的问题,提出了一种改进的分解局部方向模式DLDP(divided local directional pattern)特征提取方法.将 Kirsch算子的8 个方向掩模分成2 个子方向掩模再分别计算边缘响应值,获得2 个编码(DLDP1 和DLDP2),级联两个编码的直方图得到表情特征 DLDP.然后利用主成分分析法(PCA,principal component analysis)降维处理.最后用支持向量机进行表情识别,在JAFFE数据库上的实验表明,本文方法与近几年效果较好的特征提取算法相比,不仅缩短了特征提取的运算时间,而且提高了识别率.

关键词：表情识别、Kirsch算子、分解局部方向模式、PCA

所属期刊栏目：42

分类号：P642.22(水文地质学与工程地质学)

在线出版日期：2019-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：85-91