چکیده

این مقاله برای تشخیص دقیق حالات چهره، یک روش ترکیبی از تحلیل اجزای اصلی (PCA ) و الگوی محلی باینری پیشنهاد داده است. در ابتدا، روش قطعه‌بندی هشت چشم معرفی شده است تا نواحی مؤثر تصویر حالت چهره را استخراج کند که می‌تواند برخی از اطلاعات غیر مفید را برای استخراج بعدی ویژگی کاهش دهد. پس PCA ویژگی سیاه و سفید از کل تصویر حالت چهره را استخراج کرده و اندازه‌ی داده‌ها را نیز به طور همزمان کاهش می‌دهد. LBP ویژگی متنی همسایه‌ی محلی ناحیه‌ی دهان را استخراج می‌کند که بیشتر به تشخیص حالت چهره اختصاص دارد. در هم آمیختن ویژگی سراسری و محلی برای تشخیص حالت چهره مؤثرتر است. در نهایت، ماشین بردار پشتیبان (SVM) از ویژگی ترکیب برای تکمیل تشخیص حالت چهره استفاده می‌کند. نتایج آزمایشی نشان می‌دهد که روش پیشنهادی در این مقاله می‌تواند حالات مختلف را به طور کاراتری طبقه‌بندی کرده و نرخ تشخیص بالاتری نسبت به روش‌های تشخیص قدیمی ارائه دهد.