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差分纹理和局部方向模式特征融合的人脸表情识别
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2018-01-15
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针对人脸表情识别背景复杂性以及表情识别的鲁棒性问题，基于Dempster-Shafer（ DS）证据理论，提出了一种融合主动形状模型（ASM）差分纹理特征和局部方向模式（LDP）特征的人脸表情识别方法。ASM差分纹理既能有效地屏蔽个体人脸之间的差异，又能保留人脸表情信息。LDP特征通过计算8个方向的边缘响应来对图像进行编码，因此具有很强的抗噪能力，能够捕捉人脸因表情而产生的细微变化。在DS证据理论融合时，针对不同的特征对表情的识别率，分别用不同的权重系数来计算概率分配值。通过对JAFFE和Cohn-Kanade混合数据库进行实验，表情识别的平均识别率为97. 08%，比单特征LDP高出一个百分点，有效地提高了表情识别率和鲁棒性。
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