【技术实现步骤摘要】
【技术保护点】
一种基于二维偏最小二乘法的面部表情识别方法，其步骤如下：（１）将训练样本图像集按照七种表情分类，即愤怒、厌恶、恐惧、高兴、中性、悲伤和惊讶；（２）将样本图像划分成大小相等的若干个子块；（３）利用ＬＢＰ算子提取每个子块的纹理特征；（４）将每幅样本图像所提取的ＬＢＰ纹理特征构成一个局部纹理特征矩阵；（５）采用自适应加权机制，即对ｍ个子块赋予合理的权值，对训练样本中所有中性表情图像求出中性平均脸，并提取该中性平均脸的局部纹理特征矩阵Ａ＝［ａ↓［１］，…，ａ↓［ｍ］］，对于所有有表情图像则分别求出对应的局部纹理特征矩阵Ｈ↓［ｉ］＝［ｈ↓［１］↑［ｉ］，…，ｈ↓［ｍ］↑［ｉ］］，然后利用卡方距离计算出所有有表情图像与中性平均脸图像在某个子块上的ＬＢＰ直方图差异，所得差异的和作为该子块的自适应权重，如下所示：ｅ↓［ｊ］＝＊ｘ↑［２］（ａ↓［ｊ］，ｈ↓［ｊ］↑［ｉ］），（ｊ＝１，…，ｍ）（１）并根据每个子块对面部表情识别重要性的差别分别赋予不同的权值；（６）使用二维偏最小二乘法对所有样本图像得到的局部纹理特征矩阵进行统计特征提取，形成七种表情对应的模板数据，完成训练过程；（７）当新图像输入时，按照（...
【技术特征摘要】
【专利技术属性】
技术研发人员：孙宁，吴倩，冀贞海，
申请(专利权)人：赵力，
类型：发明
国别省市：84[中国|南京]
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