基于局部极小关键点的微笑与大笑表情检测

本文提出了一种基于关键点降维与描述过程的微笑及大笑面部表情检测方法。本文有两个主要目标：其一是提取具有表观特征的局部关键点，其二是降低系统对训练输入的依赖。为实现这些目标，提出了三种不同的特征提取方案。首先，利用局部二值模式方法检测面部的离散部分，该方法针对输入图像人脸的不同区域提取一组用于纹理分类的全局特征向量。随后，在第一种方案中，依据嘴部区域纹理上相邻像素的相关性变化，使用 Harris 角点检测器提取一组局部关键点。在第二种方案中，采用主成分分析算法对第一种方案提取的点进行降维，从而在不损失性能与灵活性等前提下降低计算成本与整体复杂度。