基于中心对称局部梯度编码的人脸表情识别特征提取算法

基于中心对称局部梯度编码的人脸表情识别特征提取算法

技术类型 : 专利

专利所属地 :中国

公开号 :CN201810425913.6

技术成熟度 :正在研发

转让方式 :技术转让

交易价格:面议

应用领域 : 工业与专业设计及其他专业技术服务

技术领域 :认证授权技术

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成果概况
简介
本发明涉及一种基于中心对称局部梯度编码的人脸表情识别特征提取算法,包括以下步骤:在一幅人脸表情灰度图像中,选取5×5大小的邻域;在所选择的邻域中使用中心对称的方法进行局部梯度编码;根据横向、纵向、对角线的顺序,依次比较对应像素值的大小,并用二进制表示邻域内中心像素的特征值。本发明设计合理,本发明提取的特征值对人脸表情图像的特征信息描述较为全面,可以进行有效的人脸表情识别,同时在时耗方面相对于基于5×5邻域内的LGC人脸表情识别算法也具有优势,并且泛化能力较好,可广泛用于人脸表情识别领域。
专利基本信息
专利名称 基于中心对称局部梯度编码的人脸表情识别特征提取算法
专利状态 其他 公开号 CN201810425913.6
申请号 CN108446679A 专利申请日期 2018-05-07
专利授权日期 0001-01-01 专利权届满日 -
专利所属地 中国 专利类型 实用新型
发明人 天津科技大学
权利人 杨巨成,王晓婧,陈亚瑞,赵婷婷,王嫄,胡志强,邢迪,张浩宇
专利摘要 本发明涉及一种基于中心对称局部梯度编码的人脸表情识别特征提取算法,包括以下步骤:在一幅人脸表情灰度图像中,选取5×5大小的邻域;在所选择的邻域中使用中心对称的方法进行局部梯度编码;根据横向、纵向、对角线的顺序,依次比较对应像素值的大小,并用二进制表示邻域内中心像素的特征值。本发明设计合理,本发明提取的特征值对人脸表情图像的特征信息描述较为全面,可以进行有效的人脸表情识别,同时在时耗方面相对于基于5×5邻域内的LGC人脸表情识别算法也具有优势,并且泛化能力较好,可广泛用于人脸表情识别领域。