【摘 要】
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提出了一种结合改进的LBP（局部二值模式）和LDP（局部定向模式）的人脸表情特征提取方法。改进的LBP维数明显降低，更多地考虑了空间结构信息且计算速度得到了提高。LDP方法具有很强的
【基金项目】
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重庆大学“211工程”三期创新人才培养计划建设项目(No.S-09110)
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提出了一种结合改进的LBP（局部二值模式）和LDP（局部定向模式）的人脸表情特征提取方法。改进的LBP维数明显降低，更多地考虑了空间结构信息且计算速度得到了提高。LDP方法具有很强的抗噪能力，更好地提取边缘信息。基于两种方法可以优势互补，先对图像分块子区域用改进的LBP进行特征提取，再用LDP对脸部子区域进行特征提取，最后把改进的LBP提取的特征和LDP提取的特征按顺序串接起来作为总特征，用最近邻进行分类。在JAFFE表情库进行了实验，证明提出的方法能够有效地提高人脸表情的识别率。
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