针对人脸表情时空域特征信息的有效提取,提出了一种CBP-TOP(centralized binary patterns from threeorthogonal panels)特征和SVM分类器相结合的人脸表情识别新方法。该方法首先将原始图像序列进行图像预处理,包括人脸检测、图像截取...针对人脸表情时空域特征信息的有效提取,提出了一种CBP-TOP(centralized binary patterns from threeorthogonal panels)特征和SVM分类器相结合的人脸表情识别新方法。该方法首先将原始图像序列进行图像预处理,包括人脸检测、图像截取和图像尺度归一化,然后用CBP-TOP算子对图像序列进行分块提取特征,最后采用SVM分类器进行表情识别。实验结果表明,该方法能更有效地提取图像序列的运动特征和动态纹理信息,提高了表情识别的准确率。与VLBP(volume local binary pattern)特征相比,CBP-TOP特征在表情识别中具有更高的识别率和更快的识别速度。展开更多
文摘针对人脸表情时空域特征信息的有效提取,提出了一种CBP-TOP(centralized binary patterns from threeorthogonal panels)特征和SVM分类器相结合的人脸表情识别新方法。该方法首先将原始图像序列进行图像预处理,包括人脸检测、图像截取和图像尺度归一化,然后用CBP-TOP算子对图像序列进行分块提取特征,最后采用SVM分类器进行表情识别。实验结果表明,该方法能更有效地提取图像序列的运动特征和动态纹理信息,提高了表情识别的准确率。与VLBP(volume local binary pattern)特征相比,CBP-TOP特征在表情识别中具有更高的识别率和更快的识别速度。
