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一种基于人物微表情和动作预判存在非法行为的图像识别方法

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摘要

本发明提供了一种基于人物微表情和动作预判存在非法行为的图像识别方法，它包括下列步骤：S1：用多尺度参数的MB‑LBP算子对所述人脸表情图像样本进行纹理特征提取；S2：对所述人脸表情图像样本的MB‑LBP特征进行像素直方图统计；S3：进行HOG特征提取；S4：将同类模式下的MB‑LBP特征和HOG特征进行串联特征融合；S5：用训练样本进行PCA降维计算，获得投影矩阵W；S6：将测试样本通过投影矩阵W投影到低维子空间，用稀疏表示分类器对测试样本的特征进行分类，获得测试样本所属的类别。该方法采用基于纹理的表情特征提取方法，并通过统计图像局部区域的梯度方向直方图来构成特征，可清晰描述人脸图像局部目标的形状，计算简单，抗干扰能力强。

著录项

  • 公开/公告号CN111062243A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-04-24

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 九次方大数据信息集团有限公司;

    申请/专利号CN201911047694.3

  • 发明设计人 潘磊;

    申请日2019-10-30

  • 分类号

  • 代理机构北京久维律师事务所;

  • 代理人邢江峰

  • 地址 100744 北京市房山区良乡凯旋大街建设路18号-D1800

  • 入库时间 2023-12-17 08:08:48

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-04-24

    公开

    公开

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