### 基于LBP层次特征的表情识别算法
#### 摘要
本文介绍了一种基于局部二值模式(Local Binary Pattern, LBP)层次特征提取的表情识别算法。该方法通过将图像分成多个子块，从子块中提取面部运动单元信息以构成基于面部运动单元的表情成分特征，并对人脸图像的眼睛和口部做粗定位。接着，采用LBP的层次特征提取方法，对图像进行分块操作，计算每个子块的LBP直方图，最后将基于整体特征和基于局部特征得到的LBP直方图结合起来，作为整幅图像的LBP直方图。这些层次特征被用作嵌入式隐马尔可夫模型(Embedded Hidden Markov Model, EHMM)的初始向量，形成观察序列。通过对JAFFE人脸库中的7种基本表情进行测试，结果表明该方法能够有效提高表情识别的准确性。
#### 关键词
面部表情识别；特征提取；特征组合；LBP直方图
#### 1. 引言
随着社会的发展和技术的进步，人脸表情识别技术受到了越来越多的关注，尤其是在和谐的人机交互、情感机器人等领域有着广泛的应用前景。人脸表情识别主要包括三个步骤：脸部定位、脸部特征提取和表情分类。其中，如何有效地提取出完整、鲁棒、紧凑且富有区分性的表情特征，以提高分类的准确程度，是当前研究的一个重点和难点。
#### 2. 研究背景
20世纪90年代，K.Mase和A.Pentland首次使用光流法组成表情特征向量，并构建了人脸表情识别系统。之后，北京科技大学的王志良教授领导的团队，将人脸表情识别算法应用于机器人的情感控制研究中。2004年，郑文明等人提出了基于核典型相关分析、偏最小二乘回归等多种识别方法，并负责开发了自动面部表情识别系统。2006年，国家自然科学基金对人脸表情识别的相关研究正式立项。未来的研究趋势将是结合机器学习理论，探索新的识别算法，并借鉴与人类情感相关的研究成果，以及研究鲁棒性的表情识别方法。
#### 3. 基于LBP的层次特征提取法
##### 3.1 传统的LBP特征提取法
LBP是一种有效的纹理描述符，可用于图像处理中的特征提取。传统的LBP特征提取方法通常包括以下几个步骤：
1. 将人脸图像划分为多个子块。
2. 计算每个子块的LBP直方图。
3. 将各个子块的LBP直方图按顺序连接起来，作为整个图像的特征描述。
然而，在面向表情识别时，传统的LBP特征提取方法存在几个问题：
1. 缺少局部细节信息，如嘴角上扬的程度或眼睛睁合的程度。
2. 忽略了面部表情变化时灰度值发生显著变化的局部区域。
3. 仅进行一次子块划分往往不足以满足同时获取整体信息和局部信息的需求。
##### 3.2 基于LBP的层次特征提取法
为了克服上述局限性，本研究提出了基于LBP的层次特征提取方法。这种方法不仅考虑了图像的整体特征，还特别关注了面部表情变化时的关键局部特征。具体来说：
1. **人脸特征点定位**：通过灰度积分投影方法定位眼睛、眉毛和嘴等关键特征点。
2. **多级子块划分**：首先对图像进行初步分块，提取整体特征；然后对关键区域进一步细分，提取局部特征。
3. **LBP直方图融合**：将基于整体特征的LBP直方图与基于局部特征的LBP直方图相结合，形成最终的特征描述。
通过这种方式，不仅可以捕捉到人脸的整体变化，还可以细致地捕捉到关键局部的变化，从而更准确地识别各种表情。
#### 4. 实验结果
实验采用了JAFFE人脸库中的7种基本表情进行测试。实验结果显示，基于LBP层次特征的表情识别算法相比传统方法在识别率上有显著提升。这种改进主要得益于层次特征提取法能够更好地捕捉面部表情的关键细节信息。
#### 结论
本文提出了一种基于LBP层次特征的表情识别算法，通过结合层次特征提取方法和EHMM模型，有效地提高了表情识别的准确性。未来的工作可以进一步优化特征提取方法，探索更多高效的表情识别算法，为实现更加自然和智能的人机交互提供技术支持。
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基于LBP层次特征的表情识别算法通过改进传统的LBP特征提取方法，引入多层次特征提取机制，有效提升了表情识别的准确性和鲁棒性。这一研究成果有望为情感识别、人机交互等领域带来新的突破。
