10.3969/j.issn.1672-9722.2017.10.026
高斯核方向导数和RILPQ融合的人脸表情识别
针对人脸表情识别中特征提取出纹理信息粗糙、边缘轮廓不清的问题,论文提出了一种基于高斯核方向导数与RILPQ相结合图像特征提取方法.在RILPQ算法中引入高斯核多方向导数形成滤波器,在支持向量机中进行表情分类,将算法应用于JAFFE数据集表情数据集.实验结果为在滤波窗口半径为11像素,论文算法识别率最优,并高于LPQ算法、RLPQ算法识别率.同时也证明,高斯窗窗口半径和滤波方向对算法的表情识别率有影响.
人脸表情识别(FER)、旋转不变局部相位量化(RILPQ)、各向高斯核函数及方向导数、支持向量机(SVM)
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TP391(计算技术、计算机技术)
2017-11-24(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共5页
2013-2017