基于特征融合的人脸表情识别研究

来源期刊：软件工程2019年第12期

论文作者：高磊

文章页码：24 - 27

关键词：人脸表情识别;LBP;BOW;特征融合;SVM;

摘    要：针对现有的人脸表情识别方法易受到光照、噪声等因素的影响导致识别率较低的问题,本文提出了一种基于特征融合的人脸表情识别方法。从两方面对表情信息进行描述,通过局部二值模式（LocalBinaryPattern,LBP）和词袋模型（BagOfWords,BOW）分别对表情图像进行纹理特征和语义特征提取,然后将两种特征进行线性融合,最后使用支持向量机（Support Vector Machine,SVM）进行表情分类识别。本文方法在JAFFE和CK+表情数据集上分别取得了98.76%和97.58%的识别率,验证了所提出方法的有效性。