基于静态图像的人脸表情识别研究（可编辑）

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1、基于静态图像的人脸表情识别研究西南交通大学研究生学位论文基于静态图像的人脸表情识别研究年级二四级陈培俊姓名士硕申请学位级别计算机应用技术业专王国胤教授指导教师二七年四月西南交通大学硕士研究生学位论文第页摘要人脸表情识别技术是涉及生物特征识别、模式识别、图像处理、机器视觉、运动跟踪、生理学、心理学等研究领域的一个极富挑战性的交叉课题,是近年来模式识别与人工智能领域的一个研究热点;它是情感计算、智能人机交互的重要组成部分,有着广泛的应用前景和潜在的市场价值。近年来,在国内外各大科研院所和高校的共同努力下,人脸表情识别技术快速发展,但各种问题也随之产生。目前尚有许多难点问题没有

2、解决,至今也没有一套实际应用的系统面世。入脸表情识别一般分为人脸检测、特征提取、特征选择和表情分类等环节。本文主要研究了特征提取、特征选择和表情分类过程中的一些关键问题,提出了一些改进算法,并进行了仿真实验。主要的工作如下:.用基于统计理论的主动外观模型,作为人脸特征点定位的方法并进行了实验。.对现有的几何特征做了一个总结。根据目前已有的、涉及人脸表情几何特征的文献,总结出了一个特征表。它几乎可以囊括全部文献中提出的几何特征。,首次使用粗糙集理论的属性约简方法做人脸表情特征选择。粗糙集理论的属性约简方法是一种不依赖于先验知识的特征选择方法,已应用于诸多领域,有其独特的优越

3、性。本文把粗糙集属性约简方法应用于人脸表情的几何特征选择,取得了良好的效果,有效地降低了特征的维数。.提出将粗糙集属性约简与支持向量机相结合的.方法。支持向量机是上世纪年代新发展起来的一种高效分类方法,虽然从理论建立到现在只有短短的年时问,但它已广泛地应用于各个领域。支持向量机的理论基础是统计学习理论。研究者们已经从理论上证明支持向量机是一种优秀的学习机器,因为它能够保证在小样本训练集下达到最大的泛化能力。本文把粗糙集的属性约简方法与支持向量机相结合,先用属性约简进行预处理,然后再用支持向量机分类。实验表明。该方法可以有效的降低支持向量机的运算复杂度,而分类能力只有小幅度

4、的下降甚至不下降。.开发了一个人脸表情识别实验系统西南交通大学硕士研究生学位论文第页,。系统集成了人脸检’钡、特征提取、表情分类等功能,并且允许用户自行选择各种不同的方法,也允许用户增加新的方法。关键词:人脸表情识别:特征提取;特征选择;支持向量机;粗糙集;主动外观模型西南交通大学硕士研究生学位论文第页,,,,.,.,。..,,.,,..,......,...’,..西南交通大学硕士研究生学位论文第页..?.’....?.....,.:;;;;【曲;西南交通大学硕士研究生学位论文第页第章绪论.情感计算概述情感是人类的本能之一,它同理性思维和逻辑推理能力一样。在生活、工作、

5、交流、决策等方面扮演着重要的角色。情感是人类智能中一个不可分割的组成部分,特别是在感知、推理、决策、计划,创造等方面,发挥着重要的作用。在决定一个人事业成功的因素中,情商,也就是领会、运用和表达情感的能力,可能比传统的智商更加重要。但遗憾的是,目前的计算机从原理上讲主要是基于逻辑推理式的系统,根本不存在情感能力,人工智能的研究也只是在某种程度上模拟了人类的推理过程,并没有考虑人类情感的影响。如果能把人类的情感能力赋给计算机,使其能够感知和表达情感,那将能让计算机更好地为人类服务。科学家们已经意识到了给计算机赋予情感能力的重要意义,美国媒体实验室的教授在年提出了情感计算的概

6、念。她指出:情感计算是关于、产生于、或故意影响情感方面的计纠¨。中科院自动化研究所的胡包刚等人通过研究,也提出了情感计算的定义:情感计算的目的是通过赋予计算机识别、理解、表达和适应人的情感的能力来建立和谐人机环境,并使计算机具有更高的、全面的智能孔。在国外,实力雄厚的科研机构、企事业单位都投入到了情感信息处理的研究中。在欧洲和美国,、、、飞利浦公司等都加紧进行情感计算系统的研究。其中,对情感计算进行全方位研究,正在研究开发情感机器人,其媒体实验室通过记录人脸表情的摄像机和连接在人体上的生物传感器来收集数据。然后由一个“情感助理”程序来识别人的情感。公司还研究了情感鼠标,可

7、以根据手部的血压及温度等传感器感知用户的情感。主要研究可穿戴式计算机。在国内,情感计算研究重点主要包括脸部表情处理、情感计算建模方法、情感语音处理、姿态处理、情感分析、自然人机界面等。哈尔滨工业大学的高文教授研究了多功能情感机,主要包括表情识别,人脸识别,人脸检测与跟踪,手语识别,手语合成,表情合成,唇读等内容。北京科技大学的王志良教授主要研究人工心理,建立了西南交通大学硕士研究生学位论文第页以数学公式为基础的心理学模型∞。中科院计算技术研究所正在研究带有表情和动作的虚拟人,心理学所、生物所则主要注重生理学、心理学方面的研究。