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文檔簡介
1、面部表情識別是實現(xiàn)智能化人機接口的一個重要方面,通過表情能夠反映出人的喜、怒、哀、樂等感受及其它復(fù)雜的心理活動。在列車舒適度的評價中,將面部表情識別技術(shù)應(yīng)用于評估旅客乘坐高鐵、動車時的心理狀況,是一種新的嘗試。
本文旨在探索一種實時分析旅客表情信息的方法,來評估旅客在極端工況下的心理狀況反應(yīng),為評價列車舒適度提供重要的反饋信息。為了構(gòu)建實時的人臉表情分析系統(tǒng),本文利用快速準(zhǔn)確的人臉特征點定位方法來獲取表情特征,進(jìn)而對表情特征進(jìn)
2、行分類,從而識別出人臉表情。本文重點介紹和分析了兩種常用的特征點定位算法,并做出相應(yīng)改進(jìn);再在特征點定位的基礎(chǔ)上,設(shè)計了實時的人臉表情識別系統(tǒng)。
本文的主要工作如下:
1.對兩種較為熱點的人臉特征點定位算法:主動形狀模型(Active Shape Model,ASM)和主動表觀模型(Active Appearance Model,AAM)進(jìn)行了介紹和實現(xiàn),并分析了兩種算法的優(yōu)缺點。
2.提出兩種基于雙重擬合
3、的人臉特征點定位方法,一種是基于多分辨率AAM的雙重擬合方法,另一種是基于ASM與AAM結(jié)合的雙重擬合方法。兩種方法的思想在于快速獲得較為準(zhǔn)確的目標(biāo)初始位置,進(jìn)而取得較好的人臉特征點標(biāo)定結(jié)果。最后通過實驗結(jié)果表明,改進(jìn)算法與原始算法相比,在能保證實時的情況下,提高了擬合精度。
3.通過定位出的人臉關(guān)鍵特征點,進(jìn)行表情的特征提取,進(jìn)而利用支持向量機對特征提取的數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練,得到表情分類模型,從而實現(xiàn)對目標(biāo)圖像的表情分類。在基于J
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