【摘 要】
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针对局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)提取纹理特征时忽略了图像的局部结构信息问题,提出一种自适应加权融合显著性结构张量和LBP的表情识别算法。该算法通过对整幅图
【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（No.2016A030313703,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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针对局部二值模式(Local Binary Pattern,LBP)提取纹理特征时忽略了图像的局部结构信息问题,提出一种自适应加权融合显著性结构张量和LBP的表情识别算法。该算法通过对整幅图片进行显著性区域检测得到全局显著图来消除细小的纹理和噪声。在显著图的基础上进一步提取两种显著性纹理特征,根据每种特征信息熵的贡献度来作为特征向量的加权依据。利用支持向量机(Support Vector Machine,SVM)进行表情图像的分类。实验结果表明,自适应加权融合的两种纹理特征能够较好地描述人脸的特征,有效地
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