【摘 要】
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针对字典学习和分类过程所采用的表示系数l1范数稀疏约束求解过程代价过高的问题,同时为获取更有效的表情相关特征来进行字典学习,提出一种结合分块LBP特征与投影字典对学习
【基金项目】
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广东省交通运输厅科技项目(No.科技-2016-02-030);广东省自然科学基金项目(No.2016A030313703);广东省自然科学基金(No.2016A030313713);广东省科技计划项目(No.2016B030305002);广东省科技计划产学研项目(No.2017B090901005)
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针对字典学习和分类过程所采用的表示系数l1范数稀疏约束求解过程代价过高的问题,同时为获取更有效的表情相关特征来进行字典学习,提出一种结合分块LBP特征与投影字典对学习的表情识别方法。首先,提取图像的分块LBP特征替代原始数据样本,用来训练和测试。然后,学习一个分析字典和一个综合字典,分析字典可求得表示系数,综合字典具备重构能力。最后,利用综合字典和分析字典求出各类别的重构误差进行分类,从而实现人脸表情识别。在JAFFE和CK+数据库上的实验结果表明,与其它方法相比,所提出的方法不仅可以大大降低训练和测试阶段的时间复杂度,而且可以在分类任务中达到更高的识别率。
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