[发明专利]基于深浅特征融合的人脸图像处理方法在审
| 申请号： | 201810630864.X | 申请日： | 2018-06-19 |
| 公开（公告）号： | CN108805216A | 公开（公告）日： | 2018-11-13 |
| 发明（设计）人： | 孙晓;夏平平;吕曼;丁帅;杨善林;田芳 | 申请（专利权）人： | 合肥工业大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06K9/00;G06K9/46 |
| 代理公司： | 北京路浩知识产权代理有限公司 11002 | 代理人： | 王莹;余罡 |
| 地址： | 230009 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明实施例公开一种基于深浅特征融合的人脸图像处理方法，能够在有限数据集上提高的泛化能力。该方法包括：对面部表情图像数据集采用数据增强方法进行扩充，同时提取所述面部表情图像数据集中每幅图像的SIFT特征；使用词袋模型Bow表示的SIFT特征作为提取的浅层特征，将对应图像获得的深浅特征串联为一个特征向量，并利用SVM分类器进行训练。 | ||
| 搜索关键词： | 深浅 人脸图像处理 面部表情 特征融合 图像数据集 词袋模型 数据增强 特征向量 图像获得 图像数据 数据集 浅层 串联 图像 | ||
【主权项】：
1.一种基于深浅特征融合的人脸图像处理方法，其特征在于，包括：对面部表情图像数据集采用数据增强方法进行扩充，同时提取所述面部表情图像数据集中每幅图像的尺度不变特征变换SIFT特征；使用词袋模型词袋模型Bow表示的SIFT特征作为提取的浅层特征，将对应图像获得的深浅特征串联为一个特征向量，并利用支持向量机SVM分类器进行训练。
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