基于5×5鄰域內的LGC人臉表情識別

沈思+司思思

摘要： 應用于面部表情識別的算法中，傳統(tǒng)的局部二進制模式（LBP）算法能夠分析出中心像素與相鄰像素之間的灰度關系，但是忽略了額頭、眼睛、嘴巴以及其他一些區(qū)域在梯度方向上的表情分布趨勢。因此，提出了基于5×5鄰域內局部梯度方向（LGC-FN）的特征提取方法，通過對5×5鄰域內橫向和對角線方向上的二進制編碼得到融合的特征，可以準確地描述由于皺紋、面部肌肉等形變產生的表情信息。最后，使用支持向量機（SVM）進行特征分類。通過實驗證明了提出的方法可以有效地提高面部表情的識別率。

關鍵詞： 中圖分類號： 文獻標志碼： A文章編號： 2095-2163（2017）06-0047-03

Abstract： The traditional Local Binary Pattern （LBP） algorithm can analyze the gray relationship between the center pixel and neighboring pixels， using in facial expression recognition， but neglect the expression feature different trends of the eys， mouth， forehead and other areas in the gradient direction. Therefore， this paper proposes a method of local gradient direction in the 5×5 neighborhood（LGC-FN）， through the binary encoding to the horizontal， vertical gradients respectively， to produce the fusion characteristic， then this can fully describe the experssion information contained in the wrinkles， facial muscles texture， and other local deformation. Finally， the paper applies the Support Vector Machine（SVM） to classify the extracted. The experimental results show that the proposed method can effectively improve the recognition rate of facial expression.

0引言

人與機器之間的高級智能交互是研究表情識別的重要目標之一[1]。表情特征提取是面部表情識別系統(tǒng)中的關鍵[2]。局部特征方法對姿態(tài)變化、遮擋以及光照等因素的影響具有較強魯棒性，其中局部二進制模式[3]和Gabor[4]小波變換是最具有代表性的兩種方法[5]。Gabor小波變換能夠檢測出多尺度、多方向紋理的變化，但特征尺度巨大并且耗時長。

LBP（Local Binary Pattern）算法卻可快速提取面部表情特征，具有強大的紋理識別能力，并在模式識別領域也得到了越來越多的認可[6]。但傳統(tǒng)的LBP算法不能準確地描述面部肌肉、皺紋以及其他局部形變的紋理信息。2014年，Tong等人提出了LGC方法，但仍然會使一部分梯度方向上的特征無法得到區(qū)分[7]。

針對上述問題，提出了一種基于5×5鄰域內的LGC （LGC-FN）特征提取方法，實驗表明，與傳統(tǒng)的局部二進制模式算法、LGC-HD算法[7]、Gabor小波變換相比，本文提出的方法可以使表情識別率得到提高。

1LGC算子

4結束語

實驗結果表明，本文提出的方法能夠更加準確地描述由于面部肌肉形變所產生的梯度方向上的表情信息，提高表情識別率，但是由于沒有結合使用降維方法，獲得的特征向量維度偏高，使得時間消耗稍大，為了進一步優(yōu)化該方法，后續(xù)研究需要結合一些降維方法以降低向量維度，提高識別效率，減少時間消耗。

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