Улучшите точность алгоритма для обнаружения выражения лица с помощью LBP

Question

Я разрабатываю простой алгоритм для обнаружения нескольких выражений лица (счастье, грусть, гнев ...). Я основываюсь на this paper, чтобы сделать это. Я предварительная обработка перед тем, чтобы применить LBP однородный оператор деления нормализованного изображения на 6x6 области, как показано в примере ниже:

Применяя равномерное LBP 59 подвигов извлекаются для каждой области, так что в конце концов у меня 2124 подвиги по изображению (6x6x59). Я думаю, что это слишком большое количество подвигов, когда у меня есть около 700 изображений для обучения модели. Я читал, что нехорошо добиться хорошей прецессии. Мой вопрос в том, как я могу уменьшить размерность подвигов или другой техники, чтобы улучшить точность алгоритма.

Answer 1

Простой способ уменьшить размерность элементов - и повысить надежность в то же время - будет использовать rotation-invariant uniform patterns. Для круговой окрестности радиуса и образованной пикселями, дескриптор текстуры представляет каждую область через 10 функций. Таким образом, размерность уменьшается с 2124 до 6 10 = 360.