一种基于二维偏最小二乘法的面部表情识别方法

摘要

本发明涉及一种基于二维偏最小二乘法的图像局部特征提取方法。本发明是将训练样本图分为七种表情，并分成大小相等的若干个子块，利用LBP算子提取每个子块的纹理特征，并构成局部纹理特征矩阵，采用自适应加权机制，对表情识别的差别赋予不同权值，使用二维偏最小二乘法对局部纹理特征矩阵进行统计特征提取，形成七种表情模板数据，完成训练过程，最接近者便是该幅输入图像的表情归属。解决了现有的面部表情识别方法所造成的破坏原始结构信息、粗糙、正确率低及耗时太长，无法实际应用等缺陷。本发明将传统偏最小二乘法为二维偏最小二乘法与局部二元模式算子结合并利用自适应加权方法所得到的图像具有客观、精确、节省时间。