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融合小波和LBP-GD特征的人脸表情识别

张良; 李玉; 刘婷婷; 郝凯锋 中国民航大学智能信号与图像处理天津市重点实验室; 天津东丽区300300

摘要：针对局部二值模式(LBP)不能描述纹理方向变化的问题，提出了一种融合了梯度方向的LBP-GD算子。LBP-GD算子不仅保持了LBP本身的优点，还可以细致刻画纹理的方向信息。由于人脸表情器官所蕴含信息的差异性，设计了一种不规则的分块方式，把图像分为9个互不重叠的子块并且设置不同的权值系数，然后提取每个子块的LBP-GD特征。最后，将LBP-GD特征与提升小波的低频分量特征加权融合，用K近邻方法进行分类。在JAFFE和Cohn-Kanade表情库上验证了该方法的有效性。实验结果表明，该方法比单独使用LBP-GD特征和提升小波特征具有更好的识别效果。

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