基于非对称局部梯度编码的人脸表情识别

摘要：

目的 针对局部梯度编码算子(LGC)只能在固定大小邻域内提取图像纹理特征的不足,提出了一种非对称邻域LGC算子(AR-LGC)多尺度融合的表情特征提取方法.方法 首先,对归一化的表情图像进行Gauss滤波处理;然后,对图像进行分块,对每个子块图像中每一像素点,采用不同邻域大小的AR-LGC算子得到两个二进制序列,将两个序列作按位逻辑异或得到一个新的序列,对此序列进行编码,计算每个子块的直方图分布,级联各子块直方图构成人脸表情的特征;最后用SVM分类器进行表情分类识别.结果 该算法在JAFFE库和CK库上进行实验,分别取得了95.24％和96.83％的平均识别率,并与CBP(中心化二值模式)、LBP(局部二值模式)、LGC和AR-LBP(非对称局部二值模式)算法进行了比较,在JAFFE库的平均识别率分别比CBP、LBP、LGC、AR-LBP高5.6％、4.85％、3.71％、2.40％,在CK库的平均识别率分别比CBP、LBP、LGC、AR-LBP高3.66％、2.50％、2.17％、1.66％,实验结果表明,该算法可以较准确地进行人脸表情识别.结论 本文所提的表情特征提取方法通过融合不同梯度不同尺度子邻域间的强度关系,可以很好地表达图像的局部特征和全局特征,与典型的特征提取算法的对比实验也表明了本文算法的有效性,表明本文算法适用于静态人脸表情图像的识别.

关键词：表情识别、非对称局部梯度编码、特征提取、多尺度融合、支持向量机(SVM)

所属期刊栏目：20

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目61432004;安徽省自然科学基金项目1408085MKL16;国家自然科学青年基金项目61300119National Natural Science Foundation of China61432004;Young Scientists Fund of National Natural Science Foundation of China61300119

在线出版日期：2015-11-19（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：1313-1321