基于对比度金字塔图像融合的自发笑脸识别

自发笑脸识别是表情识别研究领域的重要部分,在诸多领域均有着广泛应用。本文提出一种基于对比度金字塔(contrast pyramid decomposition,CPD)图像融合的自发笑脸识别方法。首先将2种光源的图像分别进行4层Gauss塔式分解,建立对应的对比度金字塔,并对每层对应的对比度金字塔采用像素灰度平均法融合规则进行融合,得到融合图像,最后分别提取融合图像的LBP(local binary pattern)特征和LDP(local directional pattern)特征,使用SVM分类器进行分类识别。实验结果表明:使用本文方法融合图像作为识别对象,提取LBP特征和LDP特征的笑脸识别率分别达到96.69%和97.19%,总识别率分别达到96.51%和96.78%,明显优于其他算法,表明本文融合算法提升了自发笑脸识别的识别性能。