ＭｉｃｒｏｃｏｍｐｕｔｅｒＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｓＶｏｌ．３９，Ｎｏ．２，２０２３基金项目微型电脑应用２０２３年第３９卷第２期基金项目：国家自然科学基金项目（５１７７４０９０）；黑龙江省高等教育教学改革研究项目（ＳＪＧＹ２０２１０１３３）；黑龙江省省属本科高校基本科研业务费—东北石油大学性创新基金项目（２０１９ＹＤＬ－０５）；黑龙江省教育科学“十三五”规划２０１８年度重点课题（ＧＢＢ１３１８０２１）作者简介：郭玲玲（１９７８－），女，博士，副教授，研究方向为教育大数据应用技术、人工智能；苏冬娜（１９８０－），女，硕士，讲师，研究方向为人工智能、移动计算；胡绍彬（１９７５－），男，博士，教授，研究方向为教育大数据应用技术。文章编号：１００７－７５７Ｘ（２０２３）０２－０００１－０４结合ＬＢＰ圆形算子的ＣＮＮ面部表情识别研究郭玲玲１，苏冬娜１，胡绍彬２（东北石油大学，１．计算机与信息技术学院，２．石油工程学院，黑龙江，大庆１６３３１８）摘要：利用机器学习中卷积神经网络（ＣＮＮ）擅长处理图像的优势，结合改进的局部二值模式（ＬＢＰ）圆形算子，实现了人脸面部表情的识别。提取的人脸表情特征纹理信息得到增强，抑制了图像中光照、背景等干扰因素，并达到了灰度和旋转不变性的要求。在ＦＥＲ２０１３数据库上的实验结果表明，相比于原始图像的输入，结合ＬＢＰ圆形算子的ＣＮＮ结构能够有效提高面部表情识别的准确率。关键词：机器学习；卷积神经网络；局部二值模式；面部表情中图分类号：Ｇ４３４；ＴＰ３１１．１３文献标志码：ＡＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＣＮＮＦａｃｉａｌＥｘｐｒｅｓｓｉｏｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎＣｏｍｂｉｎｅｄｗｉｔｈＬＢＰＣｉｒｃｕｌａｒＯｐｅｒａｔｏｒＧＵＯＬｉｎｇｌｉｎｇ１，ＳＵＤｏｎｇｎａ１，ＨＵＳｈａｏｂｉｎ２（１．ＳｃｈｏｏｌｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒａｎｄＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎＴｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，２．ＳｃｈｏｏｌｏｆＰｅｔｒｏｌｅｕｍＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇ，ＮｏｒｔｈｅａｓｔＰｅｔｒｏｌｅｕｍＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｄａｑｉｎｇ１６３３１８，Ｃｈｉｎａ）Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｅｃｏｎｖｏｌｕｔｉｏｎｎｅｕｒａｌｎｅｔｗｏｒｋ（ＣＮＮ）ｉｓｇｏｏｄａｔｐｒｏｃｅｓｓｉｎｇｉｍａｇｅａｄｖａｎｔａｇｅｓ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｃｏｍｂｉｎｅｓｉｔｗｉｔｈｔｈｅｉｍ－ｐｒｏｖｅｄｌｏｃａｌｂｉ...
