基于扩展局部二值模式的多尺度人脸表情识别方法

来源：吉林大学学报·理学版杂志2025年第5期北京时间：

作者：胡黄水, 戚星烁, 王出航, 王玲

单位：1. 长春工业大学 计算机科学与工程学院, 长春 130012； 2. 长春师范大学 计算机科学与技术学院, 长春 130032

摘要：针对人脸表情识别在复杂环境下姿态和光照鲁棒性差的问题, 提出一种融合扩展局部二值模式和多尺度网络结构的人脸表情识别方法. 该方法通过扩展传统局部二值模式的感受野并增强像素间的空间联系, 减少光照对人脸表情识别的噪声干扰; 通过将特征图在通道维度均匀分为若干子集并利用不同数量相同卷积块的方式提取特征图的多尺度特征, 有效处理人脸姿态变化. 在数据集Fer2013和RAF-DB上的实验结果表明, 该方法可有效提高人脸表情识别的准确率和鲁棒性, 为复杂环境下的人脸表情识别提供了有效解决方案.

关键词：人脸表情识别,局部二值模式,多尺度网络,卷积神经网络