【摘 要】
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针对视频人脸表情识别存在对非特定人的面部表情识别率低(约75%),有效的特征信息提取困难等问题,提出了基于分块的三维正交平面的完全局部二值模式(CLBP-TOP)的特征提取方法,
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(60302018);天津市科技计划资助项目(14RCGFGX00846);天津市科技计划资助项目(15ZCZDNC00130);河北省自然科学基金面上资助项目(F2015202239)
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针对视频人脸表情识别存在对非特定人的面部表情识别率低(约75%),有效的特征信息提取困难等问题,提出了基于分块的三维正交平面的完全局部二值模式(CLBP-TOP)的特征提取方法,实现了对任意长度视频的面部表情识别和分析。对表情视频序列进行预处理;对人脸主要区域的每个分块提取CLBP-TOP特征,得到最后的联合统计直方图特征;利用动态时间规划度量距离的最近邻规则进行表情识别;提出的表情持续时间和表情强度指数实现了对表情分析的详细描述。在CK+数据库上测试,提出的方法与LBP-TOP方法相比平均识别率提高了12. 04%,且能够对任意长度的表情视频片段进行表情识别和相关系数分析。
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