融合DCLBP和HOAG特征的人脸表情识别方法

为了进一步提高人脸表情识别算法的准确性,提出一种融合双编码局部二值模式(DCLBP)算子和绝对梯度直方图(HOAG)算子的人脸表情识别方法,该方法首先利用DCLBP算子提取人脸图像的局部纹理特征,利用HOAG算子提取人脸图像的局部形状特征;然后,采用典型相关分析法(CCA)融合所提取的两种特征;最后,利用支持向量机(SVM)进行人脸表情分类。实验结果表明,与单一特征识别方法和级联特征识别方法相比,本文方法获得了更好的识别效果,在CK (Cohn-Kanade)和JAFFE数据集上的实验分别达到了100%和99.05%的识别率,与其他相关方法的比较也验证了其有效性。