基于改进协作表示的人脸表情分类

摘要：

如今,人脸表情的相关研究是非常热门的话题,研究者愈发的关注其相关分类算法.而提高分类的精度对人工智能等相关前沿领域具有实际的应用价值.目前图像分类的方法层见叠出,其中较为经典的有线性判别分析和稀疏表示等.针对图像分类计算复杂度高,特征利用率以及分类精度等相关问题,本文提出了一种改进的协作表示分类算法.首先采用分块加权局部二值模式对图像进行分块处理,得到每个子块的纹理特征向量,为了避免维度灾难使用主成分分析法进行降维,同时也能够提升算法的运行速度,最后采用竞争协作表示分类算法得到最终的分类结果.通过实验及结果分析对比表明,特征提取和协作表示算法的结合有着较好的分类效果.

关键词：表情分类、协作表示、局部二值模式、特征提取、竞争协作表示

所属期刊栏目：30

在线出版日期：2021-05-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：196-201