基于带权重局部旋度模式的三维人脸表情识别方法

摘要

本发明提供一种基于带权重局部旋度模式的三维人脸表情识别方法，首先计算并获取输入人脸的三维向量场，在此向量场中计算人脸各点的旋度向量；其次，将输入人脸的存储格式写成矩阵形式，并将矩阵各元素替换成旋度向量，生成旋度分量图像；对旋度各分量分别进行编码，提取局部旋度模式特征；采用ICNP算法将输入人脸与标准模板人脸进行点对匹配，提取输入人脸的11个子区域；基于最小投影偏差算法计算输入人脸各子区域的表情权重；最后，将输入人脸各区域的原始LCPs特征乘以对应区域的表情权重，得到带权重的LCPs特征，将其输入到分类器中以完成表情识别。本发明的LCPs特征与原始的旋度向量相比，不仅维度降低、便于后续计算，表情识别能力得到较大提升。