基于二次特征提取的表情识别
Computer Engineering and Design（2018）
Abstract
为解决非均匀光照下和训练库外个体表情识别率低的问题,提出自适应阈值LBP和二次特征提取的表情识别方法.采用自适应阈值LBP作为表情主要特征,Kirsch响应后的Canny特征作为辅助特征,剔除表情无关区域后,用两个深度信念网络(deep belief network,DBN)进行二次特征提取和表情分类,利用验证集确定两个DBN所占权重.在CK+表情库和自制表情库上与其它方法的对比实验结果表明,该方法对库外实验个体具有更强的泛化性.
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