| 基于局部二元模式的面部表情识别研究 |
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| 引用本文： | 应自炉,方谢燕.基于局部二元模式的面部表情识别研究[J].计算机工程与应用,2009,45(29):180-183. |
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| 作者姓名： | 应自炉 方谢燕 |
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| 作者单位： | 1.五邑大学 信息学院，广东 江门 529020 ;2.北京航空航天大学 电子信息工程学院，北京 100083 |
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| 基金项目： | 广东省自然科学基金，北京大学视觉与听觉信息处理国家重点实验室开放课题基金项目，浙江大学CAD & CG国家重点实验室开放课题 |
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| 摘 要： | 提出了一种基于局部二元模式(Local Binary Pattern,LBP)与支持向量机(SVM)相结合的面部表情识别方法。使用LBP算子对图像进行处理,对图像的模式进行统计形成面部表情特征;使用线性判别分析对表情特征进行降维处理;采用支持向量机对面部表情进行分类。用Matlab实现了上述方法,并在日本女性人脸表情(JAFFE)数据库上测试,取得了70.95%的识别率。
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| 关 键 词： | 面部表情识别 局部二元模式 线性判别分析 支持向量机 |
| 收稿时间： | 2008-5-29 |
| 修稿时间： | 2008-8-25
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Facial expression recognition research based on local binary pattern |
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| YING Zi-lu,FANG Xie-yan.Facial expression recognition research based on local binary pattern[J].Computer Engineering and Applications,2009,45(29):180-183. |
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| Authors: | YING Zi-lu FANG Xie-yan |
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| Affiliation: | 1.School of Information，Wuyi University，Jiangmen，Guangdong 529020，China 2.School of Electronics and Information Engineering，Beihang University，Beijing 100083，China |
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| Abstract: | A novel approach to facial expression recognition based on the combination of Local Binary Pattern（LBP） and Support Vector Machine（SVM） is proposed.First，the algorithm processes facial expression images with LBP operator and then facial expression features are formed by statistics of image’s LBPs.Then Linear Discrimination Analysis（LDA） method is used for feature dimension reduction and SVM for classification.Finally，the algorithm is implemented with Matlab and experimented in Japanese Female Facial Expression database（JAFFE database）.A recognition rate of 70.95% is obtained and shows the effectiveness of the proposed algorithm. |
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| Keywords: | facial expression recognition Local Binary Pattern（LBP） Linear Discrimination Analysis（LDA） Support Vector Machine（SVM） |
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