基于特征融合的人臉表情識別研究

摘要：針對現有的人臉表情識別方法易受到光照、噪聲等因素的影響導致識別率較低的問題,本文提出了一種基于特征融合的人臉表情識別方法。從兩方面對表情信息進行描述,通過局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)和詞袋模型(Bag Of Words,BOW)分別對表情圖像進行紋理特征和語義特征提取,然后將兩種特征進行線性融合,最后使用支持向量機(Support Vector Machine,SVM)進行表情分類識別。本文方法在JAFFE和CK+表情數據集上分別取得了98.76%和97.58%的識別率,驗證了所提出方法的有效性。