基于LBP特征和熵正则化Wasserstein距离的人脸表情识别

摘要：

针对K最近邻分类中相似度量的量化问题,结合最优传输理论中Wasserstein距离数学特性,提出一种基于LBP特征和熵正则化Wasserstein距离的K近邻分类方法.首先对人脸表情图像进行预处理,然后使用LBP算子对图像进行特征提取获得LBP特征直方图,最后使用熵正则化的Wasserstein距离作为特征直方图之间的相似性度量的K最近邻分类方法进行人脸表情识别分类.实验结果表明该方法相较于单纯基于LBP的方法识别率有较大提高.

关键词：最优传输、Wasserstein距离、人脸表情识别、熵正则化、K最近邻分类

所属期刊栏目：45

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：湖北省科技支撑计划2014BAA149

在线出版日期：2017-04-14（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：242-246,260