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公开(公告)号：CN104778472A
公开(公告)日：2015-07-15
申请号：CN201510202840.0
申请日：2015-04-24
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供一种人脸表情特征提取方法，将人脸表情图像分为N个块图像，每个子图像的大小为m×n；由局部加权二值模式即LWBP分别计算出每个块图像中所有像素的LWBP1和LWBP2编码值；分别统计每个块图像的LWBP直方图；将块图像的两个直方图直接叠加得到直方图作为最终的块图像LWBP特征；将所有块图像的统计直方图顺序连接起来，得到用于分类识别的整个图像的LWBP特征向量。通过分别计算两组对称的共八个模板的加权灰度值，比较各个方向加权值与平均加权值的大小并进行编码，它综合考虑了不同方向上邻域像素的灰度变化，能够有效表征人脸表情细节特征，且对噪声有一定的鲁棒性，且识别速度明显加快，具有实用性。
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公开(公告)号：CN104778472B
公开(公告)日：2017-11-21
申请号：CN201510202840.0
申请日：2015-04-24
Applicant: 南京工程学院
Abstract: 本发明提供一种人脸表情特征提取方法，将人脸表情图像分为N个块图像，每个子图像的大小为m×n；由局部加权二值模式即LWBP分别计算出每个块图像中所有像素的LWBP1和LWBP2编码值；分别统计每个块图像的LWBP直方图；将块图像的两个直方图直接叠加得到直方图作为最终的块图像LWBP特征；将所有块图像的统计直方图顺序连接起来，得到用于分类识别的整个图像的LWBP特征向量。通过分别计算两组对称的共八个模板的加权灰度值，比较各个方向加权值与平均加权值的大小并进行编码，它综合考虑了不同方向上邻域像素的灰度变化，能够有效表征人脸表情细节特征，且对噪声有一定的鲁棒性，且识别速度明显加快，具有实用性。
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