[发明专利]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在审
| 申请号： | 201810425913.6 | 申请日： | 2018-05-07 |
| 公开（公告）号： | CN108446679A | 公开（公告）日： | 2018-08-24 |
| 发明（设计）人： | 杨巨成;王晓婧;陈亚瑞;赵婷婷;王嫄;胡志强;邢迪;张浩宇 | 申请（专利权）人： | 天津科技大学 |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00 |
| 代理公司： | 天津盛理知识产权代理有限公司 12209 | 代理人： | 王利文 |
| 地址： | 300222 天津市河*** | 国省代码： | 天津;12 |
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| 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。 | ||
| 搜索关键词： | 人脸表情识别 邻域 局部梯度 中心对称 特征提取算法 对角线 人脸表情图像 二进制表示 灰度图像 人脸表情 特征信息 中心像素 时耗 算法 像素 并用 | ||
【主权项】：
1.一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，其特征在于包括以下步骤：步骤1、在一幅人脸表情灰度图像中，选取5×5大小的邻域；步骤2、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；步骤3、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；步骤4、计算邻域内中心像素的特征值。
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