基于lbp的人脸表情识别

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1、分类号ＴＰ３９１密级公开学号１３２２８０■一硕壬学位论文（学术型）题目基于ＬＢＰ的人脸表情识别作者侯小红指导教师郭敏教授－级学科名称计算机科学与技术二级学科名称计算机应用技术提交日期二〇—六年五月学位论文原创性声明本人声明所呈交的学位论文是我在导师的指导下进行研巧工作所取得的研巧成果。尽我所知，除文中己经注明引用的内容巧致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果，也不包含本人或他人己申请学位

2、或其他用途使用过的成果。对本文的研巧做出重要贡献的个人和集体，均己在文中作了明确说明并表示谢意。一＊本学位论文若有不实或者侵犯他人权利的，本人愿意承担切巧关的法律责任。＾、作者签名；化日期＞／：以会年月日／Ｊ学位论文知识产权及使用授权声明书本人在导师指导下所完成的学位论文及相关成果，知识产权归属陕西师范大学。本人完全了解陕西师范大学有关保存、使用学位论文的规定，允许本论文被査阅和借阅，学校有权保留学位论文并向国家有关部口或机构送交论文的纸质版和电子版，有权将本

3、论文的全部或部分内容编入有关数据库进巧检索，可Ｗ采用任何复制手段保存和汇编本论文。本人保证毕业离校后，发表本论文或使用本论文成果时署名单位仍为陕西师范大学。保密论文解密后适用本声明。＾作者签名＊：成日巧：城年之月Ａｊ日摘要人脸表情识别是计算机识别人类面部表情的过程，即应用计算机定位到人脸，对整个人脸或者感兴趣部位进行特征提取和分类，Ｗ此判断人脸表情。人脸表情主要包括７种，即高兴、悲伤、惊讶、中性、厌恶、生气Ｗ及害怕。人脸表情识别是模式识别和人工智能的交叉学科，它

4、的发展将影响后续人机交互等众多领域的发展和进步。二Ｌ－－局部值模式ｏｃａｌＢｉｎａｒＰａｔｔｅｒｎＬＢ直是近年来备受关注的特征提取算（ｙ，巧法，主要应用于纹理、图像处理分析和计算机视觉中。本文ＷＬＢＰ作为理论支撑ＬＢＰ方面改进其不足，研究，使其能更好地进行人脸表情特征的提取算法，并从两个Ｗ达到更高的识别率：。本文具体研究内容及创新点如下（１对情感计算人脸表情识别进行了详细分化重点介绍了ＬＢＰ算法在人脸表）情识别领域的应用和创新。一口，详细介绍了每步骤的经典算法

5、。在特征）总结人脸表情识别的各个步骤ｒ－，ＮＮ提取中，介绍了Ｇａｂｏ小波、ＡＡＭ、流形学习和ＬＢＰ算法；分类阶段介绍了ｋ及ＳＶＭ分类器；并介绍了人脸表情识别中常用的公共数据库，ＪＡＦＦＥ和ＣＫ人脸表情库。３对ＬＢＰ特征维数较大，且对噪声敏感的不足，ＬＢＰ（）针本文分析特征提取原理，，，使用扩展的ＬＢＰ算法进行特征提取即除去提取出图像的非均匀模式只，保留图像的均匀模式达到去噪的效果。特征提取完成后化果直接将提取出的特征向量送入分类器中分类，会因维数较多而影响分类结果，甚

6、至会将大部分图Ｋ－Ｌ，像分类错误，于是本文结合变换中的协方差变换依据协方差矩阵的特征值组成图像的主向量来进行分类，不仅有效保留了图像的主要纹理特征，还降低了维数，提商了人脸表情的识别率。一实验中，将人脸表情图像进行多种分块处理－包括单分块法、多层分块法Ｗ及局部器官分块法特征提取。通过采用不同分块方法，得到了更显著的表情纹，使特征提取既具有针对性又不失普遍性理特征。４，人脸表情识别中，眼睛和嘴己最能体现人脸表情本文为了更科学地提取（）关键部位，引入Ｈａｒｒｉｓ算法得到表

7、情图像的角点，同时运用ＳＩＦＴ检测算法得到图像的局部最大最小值，通过Ｈａｒｒｉｓ算法对ＳＩＦＴ特征点进行过滤，得到表情图像的准确感兴趣点，将选取的特征点区域作为ＬＢＰ特征提取的输入图像，运用ＳＶＭ多分类器得到每种表情的识别率。Ｉ实验阶段，当标定出表情的感兴趣点后，设计了特征点最大区域选取法和特＊征点周围邻域选取法邻域）来进行特征点区域的选取，（选取特征点周围／／得到了更商的表情识别率。－关键词：人脸表巧识别，ＬＢＰ，ＫＬ变换，ＳＩＦＴ，Ｈａｒｒｉｓ打Ａｂｓ

8、ｔｒａｃｔＦａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｉｓａｎａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎｆｏｒｒｅｃｏｇｎｉｚｉｎｇｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ．化ｔ；ｈｔｓｄｃｌａｉｆｉ；ｈｔｆｂｒ１ｈｅＩｔｕｓｅｓｃｏｍｐｕｋｒｔｏｏｓｉｔｉｏｎｅｆａｃｅｆｉｒｓ．１ｅｎｅｘｌｒａｃａｎｓｓｅｓｔｅｆｅａｕｒｅ；ｐｆａｃｅｏｒｔｈｅ．ｒｉｎｔｅｒｅｓｔｉｎｒｅｉｏｎｓＦａｃｉａｌｅｘｒｅｓｓｉｏｎ