三维人脸表情识别：分块CBP特征与稀疏表示结合的算法

"该文提出了一种基于分块CBP特征和稀疏表示的三维人脸表情识别方法，旨在解决LBP算法存在的直方图维数高、判别能力差和冗余信息大等问题。通过多尺度分块提取CBP特征，有效提升了特征的分类效果，并结合稀疏表达分类器进行特征分类和识别，实验结果显示该方法在人脸识别率上显著提升。" 三维人脸表情识别是计算机视觉和人工智能领域的一个重要研究方向，主要目标是理解和分析人脸在不同情绪状态下的几何和纹理变化。局部二值模式（LBP）算子是一种常用的特征提取方法，其通过比较像素邻域内的灰度差异来形成二值模式，进而描述图像的局部特性。LBP算子在光照不变性和纹理描述方面表现优秀，但在处理三维人脸表情时，由于高维直方图和较差的判别能力，识别效果可能不尽人意。 为了解决这些问题，本文引入了改进的对比局部二值模式（CBP）算法。CBP特征是对LBP的一种扩展，它考虑了更多的像素邻域关系，增强了特征的描述能力。通过在图像上进行多尺度分块，可以进一步提取更具区分性的特征，减少冗余信息，从而提高特征的有效性。分块策略使得每个块的特征更集中，降低了计算复杂性，同时保留了局部信息。 接着，文章利用稀疏表示分类器对提取的CBP特征进行分类和识别。稀疏表示理论假设数据可以在一个基向量集合上进行稀疏表示，这种表示方式可以有效处理高维数据并增强分类性能。在人脸表情识别任务中，稀疏表示能够学习到人脸表情的内在结构，降低过拟合风险，提高识别的准确性。 实验部分，该方法与传统的LBP算法以及支持向量机（SVM）分类器进行了比较。结果显示，基于分块CBP特征和稀疏表示的方法在三维人脸表情识别的识别率上有了显著提升，验证了提出的算法的有效性和优越性。 总结来说，这篇论文贡献了以下几点： 1. 提出了一种多尺度分块CBP特征提取方法，改善了LBP算法的不足。 2. 结合稀疏表示分类器，优化了特征的分类和识别过程。 3. 实验表明，新方法在三维人脸表情识别任务上表现出更高的识别率，证明了其在实际应用中的潜力。 关键词：局部二值模式（LBP）、对比局部二值模式（CBP）、特征提取、稀疏表示、特征分块提取。