结合LBP特征和深度学习的人脸表情识别

来源 :计算机测量与控制 | 被引量 : 0次 | 上传用户：zengjinsongduanli

【摘要】

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对于人脸表情识别,传统方法是先提取图像特征,再使用机器学习方法进行识别,这种方法不但特征提取过程复杂且泛化能力也差;为了达到更好的人脸表情识别效果,文中提出一种结合

【作者】

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张广世葛广英朱荣华孙群

【机构】

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聊城大学物理科学与信息工程学院,聊城大学机械与汽车工程学院

【出处】

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计算机测量与控制

【发表日期】

：

2020年2期

【关键词】

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图像处理 LBP特征人脸检测卷积神经网络人脸表情识别

【基金项目】

：

中央引导地方科技发展专项资金计划

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对于人脸表情识别,传统方法是先提取图像特征,再使用机器学习方法进行识别,这种方法不但特征提取过程复杂且泛化能力也差;为了达到更好的人脸表情识别效果,文中提出一种结合特征提取和卷积神经网络的人脸表情识别方法;首先使用基于Haar-like特征的AdaBoost算法对于数据库原始图片进行人脸区域检测,然后提取人脸区域局部二值模式(Local Binary Patterns,LBP)特征图,将其尺寸归一化后输入到改进的LeNet-5神经网络模型中进行识别;在CK+和JAFFE数据集上采用10折交叉验证方法进行实

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