| 基于5×5邻域内的LGC人脸表情识别 |
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| 引用本文： | 沈思,司思思.基于5×5邻域内的LGC人脸表情识别[J].智能计算机与应用,2017,7(6):47-48,53. |
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| 作者姓名： | 沈思 司思思 |
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| 作者单位： | 中国联合网络通信有限公司 河南省分公司,郑州,450000 |
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| 摘 要： | 应用于面部表情识别的算法中,传统的局部二进制模式(LBP)算法能够分析出中心像素与相邻像素之间的灰度关系,但是忽略了额头、眼睛、嘴巴以及其他一些区域在梯度方向上的表情分布趋势.因此,提出了基于5×5邻域内局部梯度方向(LGC-FN)的特征提取方法,通过对5×5邻域内横向和对角线方向上的二进制编码得到融合的特征,可以准确地描述由于皱纹、面部肌肉等形变产生的表情信息.最后,使用支持向量机(SVM)进行特征分类.通过实验证明了提出的方法可以有效地提高面部表情的识别率.
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| 关 键 词： | 表情识别 5×5邻域 局部梯度方向 SVM |
Facial expression recognition based on LGC in 5 × 5 neighborhood |
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| SHEN Si,SI Sisi.Facial expression recognition based on LGC in 5 × 5 neighborhood[J].INTELLIGENT COMPUTER AND APPLICATIONS,2017,7(6):47-48,53. |
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| Authors: | SHEN Si SI Sisi |
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