類人機(jī)器人人臉識(shí)別及情感交互系統(tǒng)研究.pdf

1、在智能的人機(jī)交互過(guò)程中，類人機(jī)器人不僅需要具備仿人外形，完成人類的指令，更為重要是還需具備仿人的行為以及仿人的情感。本文圍繞交互過(guò)程中的人臉識(shí)別及情感交互展開(kāi)研究。面部是進(jìn)行身份認(rèn)證的重要途徑，同時(shí)也是人類傳遞情感的重要通道，本文以類人機(jī)器人情感交互系統(tǒng)平臺(tái)的搭建為基礎(chǔ)，以實(shí)驗(yàn)室推出的情感交互機(jī)器人為研究平臺(tái)，通過(guò)分析和研究人臉面部圖像實(shí)現(xiàn)人臉識(shí)別和情感交互。在現(xiàn)有人臉識(shí)別方法的基礎(chǔ)上，本文針對(duì)人臉識(shí)別過(guò)程中的特征提取和分類做了深入探討

2、和研究，提出一種新的人臉識(shí)別方法，并應(yīng)用到類人機(jī)器人的情感交互系統(tǒng)上。以人臉識(shí)別技術(shù)為突破口，結(jié)合圖像識(shí)別技術(shù)、語(yǔ)音會(huì)話技術(shù)以及軀體動(dòng)作控制技術(shù)，設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了類人機(jī)器人情感交互系統(tǒng)。
　　主要工作和創(chuàng)新點(diǎn)介紹如下:
　　(1)由于人臉的非剛性和易受到光照、姿態(tài)變化等因素的影響，一直缺乏有效的特征描述方式，考慮現(xiàn)有的Gabor算法和局部二值模式(LBP)算子都存在各自的優(yōu)缺點(diǎn)，本文在兩種算法的基礎(chǔ)上提出一種新的特征描述算法:G

3、-LBP。為了進(jìn)一步提高系統(tǒng)的穩(wěn)定性及精度，本文將人臉圖像投影到熵值空間，定義了方差交叉投影熵的概念，熵值空間與紋理空間形成互補(bǔ)的模式，從不同角度對(duì)人臉圖像進(jìn)行描述。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明G-LBP融合特征在保證有效決策信息不被丟失的同時(shí)，且能有效降低特征數(shù)據(jù)間的冗余。定義的方差交叉投影熵值彌補(bǔ)了方差投影熵在人臉描述特征上丟失的部分信息。在最終的分類決策上，兩種不同的特征在局部遮擋、表情變化、光照和小的姿態(tài)變化上表現(xiàn)出較好的識(shí)別性能，證明是一種有