论文研究 结合分块LBP与投影字典对学习的表情识别.pdf

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。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。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。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，与其他方法相比，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。