[发明专利]一种基于改进的局部二值模式特征的舌头动作识别方法

权利要求书

1.一种基于改进的局部二值模式特征的舌头动作识别方法，其特征在于：该方法包括以下步骤：

1)提取嘴部区域图像：

从人脸图像中检测出嘴部区域，并将嘴部区域图像灰度化和归一化，将尺寸设定为32*16像素；

2)使用改进的局部二值模式算法：将局部二值模式计算区域内的像素差值进行处理，更多地保留垂直方向信息；嘴唇和舌头灰度信息差值很小，水平方向信息量变化幅度较小，垂直方向信息更能体现纹理变化和嘴唇动作；

所述的改进的局部二值模式算法的计算过程公式为：

ALBP=Σi=0p-1G(fi-fc)2i]]>

G(fi-fc)=1,fi-fc≥20,fi-fc<2,i=3,7]]>

G(fi-fc)=1,fi-fc≥10,fi-fc<1,i=0,1,2,4,5,6]]>

其中p表示八邻域，i按照下面的元素位置表取值位置；

f₀f₁f₂f₇f_cf₃f₆f₅f₄

计算过程为如下具体步骤：

(1)首先将一幅嘴部区域图像划分为2*2子区域；

(2)对每个子区域内的像素点提取改进的局部二值模式特征，并用这个值来反映该区域的纹理信息；

(3)在每个子区域内建立改进的局部二值模式特征的统计直方图，每个子区域用一个统计直方图来进行描述；

(4)整个嘴部区域图像特征由上述4个子区域的统计直方图按照一定的顺序串联起来组成，记为Feature；

3)利用支持向量机分类器进行舌头动作分类

利用支持向量机分类器实现嘴部三种动作的分类，分别为嘴巴闭合，舌头左伸和舌头右伸；三种动作分别激发鼠标的位置移动，鼠标的左键单击和鼠标的右键单击操作；所述的支持向量机分类器进行舌头动作分类包括支持向量机分类器训练和支持向量机分类器识别；

所述的支持向量机分类器训练包括如下步骤：

(1)对采集得到的嘴部区域图像进行步骤1)和步骤2)中操作，获取每幅图像相应的Feature值；

(2)三种不同的动作图像，即嘴巴闭合，向右伸舌头及向左伸舌头，分别将其用a,b和c作为类别标签标记；

(3)随机选用采集图片的一半作为训练集，采集图片的另一半作为测试集，对SVM分类器进行训练；

所述的SVM分类器识别包括如下步骤：

(1)对采集得到的嘴部区域图像进行步骤1)和步骤2)中操作，获取每副图像相应的Feature值；

(2)将获取的Feature值送入训练好的SVM分类器进行分类，获取类别标签；

(3)根据类别标签，识别出具体的舌头动作，并激活相应的鼠标操作。