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基于二维多尺度局部Gabor二进制模式特征的表情识别
张铮 赵政 袁甜甜
计算机应用
2010, 30 (4):
964-966.
为了在独立于个体身份的面部表情识别中取得更加理想的效果，提出了一种基于二维多尺度局部Gabor二进制模式（MB-LGBP）特征的识别方法。对于表情识别而言，MB-LGBP已被证明了是一种局部和整体上都具有很强表征能力的描绘子。将MB-LGBP与灰度共现矩阵(GLCM)结合起来得到了可以更好地描述局部纹理空间结构特性的二维MB-LGBP特征。在识别中，分别选择了支持向量机（SVM）和基于卡方距离的K-最近邻（KNN）分类器，并对结果进行了比较。实验结果证明了二维MB-LGBP特征相比于MB-LGBP以及其他一些主要的表情识别特征的优越性。
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