基于空间多尺度HOG特征的人脸表情识别方法

摘要：

传统HOG特征是一种有效的图像边缘信息描述符,但它忽略了局部特征之间的空间排列信息,针对此缺点,提出空间多尺度HOG模型.逐层将图像细化分成一系列不同尺度的子区域;采用改进HOG算子分别计算各个子区域的梯度方向直方图,按层按顺序将其连接,得到整幅图像的“空间多尺度”HOG特征.在JAFFE数据库上的实验结果表明,该算法在识别效果和运行时间方面优于HOG、LBP、Gabor等传统特征描述子,通过多尺度梯度方向准确描述了面部肌肉褶皱变化所蕴含的表情信息,是一种更有效的表情特征描述子.

关键词：梯度方向直方图、空间多尺度、人脸表情识别、局部二值模式、Gabor小波变换

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省自然科学基金项目BK20131342;南京工程学院青年基金重点项目QKJA201203;南京工程学院创新基金项目CKJ2011006

在线出版日期：2015-01-26（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：3918-3922,3979