基于局部紋理特征和HMM的人臉表情識(shí)別研究.pdf

1、隨著人機(jī)交互技術(shù)的飛速發(fā)展，情感計(jì)算問題越來越受到關(guān)注，人臉表情辨別技術(shù)逐漸受到人們的重視。人臉表情識(shí)別是計(jì)算機(jī)自動(dòng)表情識(shí)別的簡稱，是指對(duì)人類臉部的表情信息進(jìn)行特征提取和分析，按照人類的認(rèn)識(shí)和思維方式加以理解和歸類，運(yùn)用人類所特有的感情信息方面的先驗(yàn)知識(shí)，使計(jì)算機(jī)進(jìn)行思考、聯(lián)想及推理，從人臉信息中去分析理解人類的情緒，如驚奇、恐懼、厭惡、憤怒、高興、悲傷及中性等[1]。
　　本文的主要工作集中在兩個(gè)方面。局部二值模式是一種有效的紋

2、理描述算子，在紋理分類等相關(guān)研究領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。LBP算子具有出色的性能，例如計(jì)算簡潔，在濾波處理后的計(jì)算結(jié)果分辨度強(qiáng)，有旋轉(zhuǎn)不變和灰度不變的明顯優(yōu)勢。在紋理分類、人臉面部分析等相關(guān)領(lǐng)域中，LBP算子都表現(xiàn)活躍。本文對(duì)LBP算子進(jìn)行了擴(kuò)展介紹，并由其引出了局部二值模式的均勻模式狀態(tài)和非均勻模式狀態(tài)。
　　隱馬爾可夫模型是一種隨機(jī)模型，具有十分豐富健壯的數(shù)學(xué)結(jié)構(gòu)，適合非平穩(wěn)隨機(jī)序列，具有統(tǒng)計(jì)性，用來處理多個(gè)不同平穩(wěn)狀態(tài)過程中的隨