基于關(guān)鍵變形部位的人臉表情識(shí)別研究.pdf

1、表情是人類(lèi)表達(dá)情緒的一種基本方式，是人們正常交流的有效非語(yǔ)言手段，豐富的表情有助于人們更加準(zhǔn)確理解交流雙方的語(yǔ)言表達(dá)意思，因此研究人臉表情智能識(shí)別具有重要意義。本文通過(guò)查閱國(guó)內(nèi)外表情識(shí)別相關(guān)資料，深入研究現(xiàn)有識(shí)別方法及相關(guān)理論，針對(duì)現(xiàn)有通用表情識(shí)別步驟，詳細(xì)介紹從人臉檢測(cè)一直到表情識(shí)別中涉及到的每一環(huán)節(jié)。通過(guò)人臉的混合模型實(shí)現(xiàn)多角度人臉有效檢測(cè)，然后運(yùn)用后驗(yàn)概率Snake模型實(shí)現(xiàn)人臉五官的準(zhǔn)確定位并對(duì)表情識(shí)別有重要影響的部位進(jìn)行分割，最

2、后提取關(guān)鍵形變位置PHOG特征，并采用稀疏編碼方式實(shí)現(xiàn)表情有效識(shí)別，且通過(guò)噪聲和遮擋實(shí)驗(yàn)，證明其具有良好魯棒性。
　　本文的主要工作：
　　1、本文針對(duì)實(shí)際情況中，采集到的人臉無(wú)法保證全部都是端正圖像，而主要進(jìn)行多角度人臉檢測(cè)的研究。針對(duì)人臉的非剛性及復(fù)雜多變性，選用能夠很好的描述目標(biāo)邊緣信息的HOG特征，運(yùn)用LSVM分類(lèi)器訓(xùn)練多角度人臉局部形變模型，為了更好的檢測(cè)多角度人臉，構(gòu)建包含正面人臉、半側(cè)面人臉及正側(cè)面人臉局部形變

3、模型的人臉混合模型，實(shí)現(xiàn)多角度人臉的有效檢測(cè)。
　　2、在人臉理解的深入研究中，幾乎都需要在提取五官特征的基礎(chǔ)上進(jìn)行，這就需要對(duì)五官進(jìn)行準(zhǔn)確的定位分割。本文采用Snake模型匹配的方法進(jìn)行正臉五官的定位研究，并對(duì)形變模型能量最小化過(guò)程運(yùn)用概率分布求取最大后驗(yàn)概率進(jìn)行改進(jìn)，克服Snake模型對(duì)初始位置敏感的瑕疵，有效解決五官定位的魯棒性，并且提高定位速度；并對(duì)表情變化中變化明顯的形變區(qū)域進(jìn)行分割，方便后續(xù)的表情識(shí)別。
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