旋转人脸的表情识别技术研究

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时间:2019-03-03

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1、AthesissubmittedtoZhengzhouUniVersityforthedegreeofMasterResearchonthe7rechnologyofRotatingFaceExpressionRecognitionByErlongMiaoSuperVisor:ProfLinQiSignalandInfonnationProcessingI幽n11ationEngineeringSch00lMay2014学位论文原创性声明本人郑重声明:所呈交的学位论文,是本人在导师的指导下,独立进行研究所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或

2、撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体,均己在文中以明确方式标明。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者:蝠二龙日期:加,弘年多月z6日学位论文使用授权声明本人在导师指导下完成的论文及相关的职务作品,知识产权归属郑州大学。根据郑州大学有关保留、使用学位论文的规定,同意学校保留或向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版,允许论文被查阅和借阅;本人授权郑州大学可以将本学位论文的全部或部分编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或者其他复制手段保存论文和汇编本学位论文。本人离校后发表、使用学位论文或与该学位论文直接相关的学术论文或成果时,第一署名单位仍然为郑州大学。

3、保密论文在解密后应遵守此规定。学位论文作者:苗二舷日期:加Ic卜年S月“日摘要人脸表情识别(FER)可以在许多领域得到应用,例如,虚拟现实、视频会议、广播和网络服务中的客户满意度研究、人机交互、机器人控制以及驾车状态检测等,具有非常重要的应用价值,日益成为研究的热点。在FER中,不同环境下捕捉到人脸表情图像相对于训练库中的图像可能存在着一定平面旋转。传统的FER系统解决该问题的方法是在图像预处理的过程中,对表情图像进行校正,使双眼处在同一水平线上,然后通过特征提取和分类,得到识别结果。本文针对该关键问题进行深入研究,提出另外一种解决方案,该方案在不降低识别效果的情况下,避开了图像预处

4、理中的旋转角度校准步骤,提高了识别速度。本文的主要研究工作和创新点如下:1.对FER系统的理论及总体框架结构进行了阐述,同时也对最近的FER领域的研究做了部分总结;对FER的每一个步骤的算法进行了总结研究,重点研究了表情特征提取算法。2.提出一种新的基于极坐标傅里叶变换(PFT)的FER系统,该系统有两个特点:在预处理过程中不需要对图像进行校正;特征提取算法对旋转不敏感,能够将旋转问题转换成平移问题,然后借助于DFT消除平移的影响,从而提取到旋转小变特征。通过理论验证了该系统的两个特点,并在加拿大瑞尔森大学的RML数据库上进行了仿真实验,结果显示该系统具有良好的鲁棒性。3.构建了基于

5、伪极傅里叶变换(PPFf)的FER系统。从理论上说明了PPFT的优势及取代PFT的意义,PPFT通过构造一种伪极网络来近似PFT,而且PPFT具有PFT所没有的快速算法,因此可以提高运算速度,同时PPFT可以通过横向插值和径向插值两步来逼近PFT,也就能够保证识别率。通过实验定量分析了识别率与图像旋转角度之间的关系,验证了该系统更有优势。关键词:人脸表情识别系统旋转不变特征对数极坐标伪极傅里叶变换图像处理特征提取AbstractAbStraCtFacialE冲ressbnRecognition(FER)canbeappliedi11111anyfieHs,suchaSVinualre

6、ality,Videocon凳renc洫吕cust0IT℃rsatis缸tionstudiesiIlbmadcaSt协gandmt、】vorkSerVices,human.compI吐eriIltemct;oIl,roboticscon仃olarlddrivestatuSdetectioI】,aI】d}lasVeryirnporcamapplicatiDnsvalue.1tl】asir℃re雒inglybecomea搬researchInFERf.ac_iale冲ress;0niIllagesc印tured丘omdi丘brelltc沁unBtamesnnyl】aVesoH℃ro诅ti

7、onmplamcomparedwiththere诧remeiImge.TbeImthodtosoh,ethisproblemofthe位迅itionalFERsystemiscorrectingtheexpressionimagesiIltheprocessof妇gepreprocessill岛tom呔etheeyesatthe阳n℃level,andthenthrough廿leprocessesofthe诧atu∞exnactionaI】dclaSSif

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