最新人脸表情识别教学讲义ppt课件.ppt

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1、人脸表情识别目录1.人脸表情2.人脸表情特征提取方法3.人脸表情识别分类方法目录结构4.人脸表情识别进一步挑战表情是人类用来表达情绪的一种基本方式，是非语言交流中的一种有效手段。人们可通过表情准确而微妙地表达自己的思想感情，也可通过表情辨认对方的态度和内心世界。关于表情传递信息的作用，心理学家Mehrabian[1]给出了一个公式：感情表露=7％的言词+38％的声音+55％的面部表情Ekman和Frisen[3]提出面部表情编码系统(FACS)，用44个运动单元(Au)来描述人脸表情变化，并定义了6种基本情感类别：惊奇、恐惧、厌恶、愤怒、高兴、悲伤。1.

2、人脸表情主成分分析法(PCA)局部二值模式(LBP)Gabor小波变换特征提取算法人脸表情特征提取主成分分析法(PCA)PCA的主要思想是通过协方差矩阵分析各个属性之间的相关性，选取出该图像的主成分来排除这些冗余信息，并形成一个变换矩阵；再通过该矩阵实现Karhunen-Loeve变换(正交变换)，将原有的高维图片所形成的向量进行降维由于PCA需要很大的存储空间以及计算复杂度，因此很多研究者都提出了相应的改进算法。Thai等在文献[231中比较了2DPCA和PCA，由于PCA需要将图片矩阵转换成向量后进行转换且其维数特别高，而2DPCA直接对图像矩阵进行

3、转换。最后运用大量实验验证了2DPCA在表现力及速度方面都远远高于PCA。局部二值模式(LBP)LBP通过计算图像中所包含的每个像素与其局部邻域的点在亮度上的序关系，然后对二值序关系进行编码形成局部二值模式，最后采用多区域直方图作为图像的特征描述。→Gabor小波变换Dogmas提出了2-DGabor滤波器,该滤波器具有一组不同参数,可以捕捉到显著的空间局部调制特性和方向选择特性。二维Gabor滤波函数在空间域和频率域中具有良好的分辨能力,具备提取图像局部信息变化的能力,同时,Gabor小波变换对光照和图像的变形有较好的鲁棒性,因此在图像处理中有广泛的应

4、用。分类：人脸表情分类包括表情别与表情描述，表情别是对面部信息的编码；表情描述分为情感映射与基本情感其最终的是判断提取的特征所对应的表情类别。HMMSVM最近邻学习法(kNN）分类算法分类：HMW算法通过提取的特征构成观察向量，人脸的表情特征可以抽象为HMM的状态序列，每种表情对应一个HMM，并使用概率矩阵描述状态的出现及其转移用。在整个过程中主要涉及到求值评估、识别解码、训练学习三个问题，可通过前向、后向、Viterbi、Baum．Weleh三个经典算法依次解决。HMW算法在参数估计问题上，Baum．Weleh算法只能使模型参数收敛到局部最优值，很难实

5、现全局最优值。缺点：SVM算法支持向量机（SVM）是一个二元分类器，通过非线性函数将样本映射到一个特征空间内，使两个类在特征空间中线性可分，并寻找样本在特征空间中的最优线性分类超平面，使得训练集中的样本点距离分类面尽可能远，即使分类间隔最大。正是由于SVM避开了从归纳到演绎的传统过程，高效地实现了从训练样本到预报样本的推理转化，降低了算法的复杂度并具有良好的鲁棒性。但是支持向量机只适合应用于小样本数据的分类情况，在大样本情况下，由于矩阵的计算需要耗费大量的内存资源，运行效率会直接受到影响。优点与缺点：最近邻学习法(kNN）最近邻学习法(kNN)作为一种惰

6、性学习法，在进行分类时并不像急切学习法一样，在接收到训练元组时只是简单地存储它(或只是稍加处理)，仅有接收到测试元组时才进行泛化。以距离为度量，计算并得出离测试最近的k个元素，根据这k个元素所属类别来标记测试元组。由于kNN算法存在分类效率低以及同等对待各个特征的原因降低了分类的准确程度缺点：人脸表情识别的进一步挑战(1)由于每个人的差异性，人脸外貌、表情、肤色等都有可能不同，具有模式的可变性。(2)各种算法往往需要将人脸上存在的人为表情作为前景提出之后才能发挥作用，实用性不是很大。(3)即使手工提取出人脸作为前景，但是人脸上依然可能存在的眼睛、胡须等附

7、属物的影响无法排除，鲁棒性差。(4)存在于三维现实生活空间中的人脸往往会受到光照而产生灰度变化。谢谢大家！THANKYOU!第六章温病的治疗18一、温病治则及确立治法的依据19（一）温病治则卫气营血治则：叶天士：“在卫汗之可也，到气才可清气，入营犹可透热转气，……入血就恐耗血动血，直须凉血散血”。三焦治则：吴鞠通：“治上焦如羽，非轻不举”，“治中焦如衡，非平不安”，“治下焦如权，非重不沉”。20（二）确立温病治法的依据1、审查病邪性质——根据病邪的性质“审因论治”。2、辨病机变化——运用卫气营血辨证和三焦辨证，明确病变的部位、病邪的性质、邪正虚实等。3

8、、针对特殊症状——神昏——开窍痉厥——息风斑疹——化斑透疹虚脱——固脱21（三）