基于CBPTOP的人脸表情识别研究

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1、分类号至旦窆!：垒!UDC004．93编号J0299S08—08103@江．濠大擎硕士学位论文基于CBP-TOP的人脸表情识别研究ResearchonFacialExpressionRecognitionBasedonCBP—TOP申请学位级别亟±专业名称i±篡扭应旦撞查论文提交日期2011-5论文答辩日期2011-6-2学位授予单位和日期答辩委员会主席评阅人独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，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已注明引用的内容以外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果，也不包含为获得江苏大学或其他教育机

2、构的学位或证书而使用过的材料。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：荨霭加ff年多月多Et学位论文版权使用授权书江苏大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆、中国学术期刊(光盘版)电子杂志社有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致，允许论文被查阅和借阅，同时授权中国科学技术信息研究所将本论文编入《中国学位论文全文数据库》并向社会提供查询，授权中国学术期刊(光盘版)电子杂志社将本论文编入《中国优秀博硕

3、士学位论文全文数据库》并向社会提供查询。论文的公布(包括刊登)授权江苏大学研究生处办理。本学位论文属于不保密口。学位论文作者签名：牺沙11年‘月，弓日指导教师签名：危☆1≮勘幻如“年6月r)日江苏大学硕士研究生毕业论文摘要近年来，随着计算机技术的快速发展，通过计算机进行面部表情识别在和谐人机交互及情感机器人等方面有着广泛应用，人脸表情识别逐渐成为一个研究热点。人脸表情识别是指利用计算机分析特定人的脸部表情及变化，进而确定其内心情绪或思想活动，实现人机之问更自然更智能化的交互。人脸表情识别的研究对于增强计算机的智能化和人性化，开发新型人机环境，以及推动心理学等学科的发展，

4、有着重要的现实意义，并最终产生很大的经济效益和社会效益。本文首先对课题的研究背景进行综述，并分析目前国内外已提出的主流人脸表情识别方法。在综合分析了以往的表情识别方法的基础上，本文主要研究了人脸表情特征提取的一些关键问题，提出了一些新的方法，并通过实验进行了有效性验证。本文的具体内容如下：(1)提出了基于CBP．TOP的表情特征提取方法。该方法先把人脸表情图像序列进行分块，然后对每小块的中心像素点在XY，XT和YT三个正交平面上分别提取CBP码，提取完该小块所有中心像素点的CBP码后，把该块提取出的CBP码在XY，XT和YT三个正交平面上进行二元模式的直方图统计，得到3

5、部分直方图，接着把三部分直方图级联起来组成一个直方图特征，所有分块的直方图特征被提取完后，再将所有块的直方图特征级联起来组成整个图像的直方图特征，最后使用SVM分类器进行识别。试验结果表明，该方法在人脸表情识别中获得较好的识别率。(2)提出了基于多尺度CBP．TOP的表情特征提取方法。该方法是在CBP—TOP方法的基础之上拓展出来的，首先把人脸表情图像进行分块，然后对每小块使用不同尺度的CBP．TOP方法来提取图像序列的特征，然后把这些不同尺度的CBP．TOP直方图特征相加，就得到该块的多尺度CBP．TOP直方图特征，提取完所有分块之后，把所有分块的直方图特征级联起来，

6、就得到图像序列的直方图特征，最后也同样使用SVM分类器进行识别。实验结果表明，多尺度CBP—TOP特征提取方法的识别率比单尺度CBP．TOP特征提取方法和VLBP特征提取方法的识别率更高，不过多尺度CBP．TOP特征提取方法所花的时间比其他两种方法要多一些。(3)采用面向对象的设计方法，设计实现基于图像序列的人脸表情识别原型系统，并从实验角度验证上述方法的有效性。关键词：表情识别，图像序列，CBP—TOP，多尺度CBP．TOP，SVM江苏大学硕士研究生毕业论文ABSTRACTInrecentyears，withthedevelopmentofcomputertechno

7、logy，thefacialexpressionrecognitionbycomputerhasawiderangeofapplicationsinhumancomputerinteraction(HCI)andemotionalrobot，etc．anditbecomesarenewedhotspot．Facialexpressionrecognitionistoanalyzeanddetectthespecialexpressionstatefromgivenexpressionimagesorvideoflamesandthento