基于Matlab的LBP和LPQ算法融合实现人脸表情识别

基于Matlab的LBP和LPQ算法融合实现人脸表情识别

随着智能化时代的到来，人工智能技术逐渐发展成熟。在此背景下，人脸识别技术作为智能化时代的一个热点领域，已经得到了广泛的应用。同时，在现实生活中，面对人们不同的情绪、表情，设计一套快速、准确、可靠的人脸表情识别系统变得极为重要。而基于Matlab的LBP和LPQ算法融合，可以较好地解决这个问题。

本文将介绍如何使用Matlab实现LBP和LPQ算法的融合，结合k-NN分类器完成人脸表情分类任务。本文主要涉及以下几个方面：

1. LBP算法简介

2. LPQ算法简介

3. LBP和LPQ算法的融合

4. 实验数据集和实验结果分析

5. LBP算法简介

局部二值模式（Local Binary Patterns，LBP）是一种非常简单但是有效的纹理特征描述子，由Ojala等人提出。LBP在图像的每一个像素点上提取局部纹理特征，用局部的二值模式对该像素点进行描述。LBP算法的核心思想是将一个像素周围8个像素与该像素的灰度值比较，如果周围的点灰度值大于该像素，则该位置取0，否则取1，最后组成一个8位二进制数，这个二进制数可以用十进制表示，作为该像素点的LBP值。

2. LPQ算法简介

局部相位量化（Local Phase Quantization，LPQ）是一种基于相位信息特征提取方法，由Zheng等人提出。LPQ算法对于图像中的二次边缘、角点等区域有着更好的响应。LPQ算法的思路是将每个像素点邻域内的像素点划分为四个方向