LBP人脸表情识别

局部二元模式算子法计算简单且易于实现，能有效地提取人脸局部结构的纹理特征。拉普拉斯特征映射算法是一种经典的非线性降维法，其优化过程无局部最小问题。鉴于以上优点，提出了一种基于局部二元模式的拉普拉斯特

基于最值平均的人脸识别LBP算法.pdf

本程序中，利用了LBP特征对人脸特征进行提取，并且利用SVM对提取的人脸特征进行训练和识别，其中，所用的图像处理库为OpenCV2.4.9版本；通过对人脸库中的标准标本进行测试，算法识别率高达95%以

这是最近几年研究人脸识别的论文合集，主要是研究LBP算法在人脸识别中的应用，以及基于LBP算法的各种改进方法，LBP算法于其他算法技术组合进行人脸识别等方面的研究，代表了现在人脸识别在局部特征上研究的

Application of Local Binary Pattern (LBP) in Face Recognition

最新文章，观点值得借鉴，，多种LBP特征集成学习的人脸识别

基于局部二值模式(LBP)纹理特征的人脸识别方法取得了显著的效果，但 剧烈光照和噪声等复合极端成像条件的影响下，分类性能急剧下降。本文从图像 的纹理特征出发，对基于LBP特征空间的人脸识别进行了分析与

采用LBP金字塔的人脸描述与识别脸识别 多尺度分析 LBP金字塔 直方图

卷积神经网络的发展极大促进了面部表情识别技术的进步,为解决实际应用中图像识别的准确率受图像像素限制的问题,从三方面对低像素人脸图像的表情识别进行研究。首先根据研究对象像素低、特征复杂的特点,提出了一种

人脸表情识别数据集