LBP与SVM驱动的人脸表情识别系统设计及性能

本文主要探讨了"基于LBP和SVM的人脸表情识别系统的设计与实现"这一主题，由姚丽莎、张军委、房波等人在2020年发表于《贵州师范大学学报》(自然科学版)上。研究者们针对视频场景下的人脸表情识别问题，提出了一种结合局部二值模式(LBP)特征提取和支持向量机(SVM)进行决策的高效解决方案。 首先，研究团队在处理视频流时，着重于图像预处理，以减少环境因素对后续识别过程的影响，确保数据的稳定性和准确性。通过使用LBP算子，他们能够有效地检测和定位人脸区域，这是表情识别的基础步骤，因为它提供了人脸的独特纹理信息。 接着，他们构建了一个多级级联的回归树模型，用于训练人脸68个关键点的模型，这些关键点是表情特征的重要组成部分。通过预测和标记这些关键点，研究者能够捕捉不同表情状态下人脸特征的变化，进一步提炼出表情特征。 LBP特征因其计算简单且具有良好的局部不变性，成为表情识别中的关键。而SVM作为一种强大的分类器，被用来训练表情识别模型，特别针对基础的7种表情——生气、厌烦、恐惧、开心、平常、伤心和惊讶进行分类。这些表情类别是表情识别系统的核心目标，因为它们反映了人类情感的基本维度。 文章强调了该系统的优点，包括用户友好的界面、直观的操作和完善的性能。此外，它还提供了技术细节，如中图分类号TP391.41，文献标识码A，以及文章编号1004-5570，便于读者查找和引用。 这项研究不仅展示了LBP和SVM在人脸识别领域的有效应用，还提供了一种实际可行的方法来构建一个准确且易用的表情识别系统，这对于人脸分析、人机交互和情绪计算等领域具有重要意义。