一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法

作     者：侯小红 郭敏 HOU Xiaohong;GUO Min

作者机构：陕西师范大学计算机科学学院陕西西安710062 现代教学技术教育部重点实验室陕西西安710062 上海旅游高等专科学校上海201418 

基　　金：国家自然科学基金资助项目(11172342 11372167) 陕西省重点科技创新团队基金资助项目(2014KTC-18) 

出 版 物：《西北大学学报（自然科学版）》 (Journal of Northwest University（Natural Science Edition）)

年 卷 期：2017年第47卷第2期

页      码：209-214页

摘      要：针对LBP算法在提取全局特征时不具有针对性的缺点,提出一种基于Harris-SIFT特征点检测的LBP人脸表情识别算法。该算法引入Harris得到表情图像的角点,同时运用SIFT检测算法得到图像的局部最大最小值,通过Harris算法对SIFT特征点进行过滤,得到表情图像的准确感兴趣点;设计特征点最大区域选取法和特征点周围邻域选取法,将选取的区域作为LBP特征提取的输入图像;运用SVM多分类器得到每种表情的识别率。实验表明,该算法能更有效地提取表情特征,达到较好的识别效果。

主 题 词：人脸表情识别 Harris角点 SIFT检测算法 LBP算法 

学科分类：1305[艺术学-设计学类] 13[艺术学] 08[工学] 081104[081104] 0804[工学-材料学] 081101[081101] 0811[工学-水利类] 

D　O　I：10.16152/j.enki.xdxbzr.2017-02-010

馆 藏 号：203221047...