基于fuzzy表情強(qiáng)度度量分析.pdf

1、表情在人們?nèi)粘Ｉ钪衅鹬浅Ｖ匾淖饔?，是人們非語(yǔ)言交流的一種重要方式。隨著情感計(jì)算和智能化人機(jī)交互界面的發(fā)展，人們要求計(jì)算機(jī)能具備感知和理解人的情感方式與人進(jìn)行交互而最直接的首要的研究方式就是分析人的面部表情。于是對(duì)面部表情分析作為一個(gè)重要的課題被提出來(lái)，至今已有多種面部表情識(shí)別的方法，而對(duì)表情識(shí)別的度量的研究卻很少。人類(lèi)的面部表情是由面部肌肉運(yùn)動(dòng)形成的，研究人類(lèi)面部表情首先要從肌肉運(yùn)動(dòng)入手并動(dòng)態(tài)跟蹤這些運(yùn)動(dòng)。我們工作是基于艾克曼的F

2、ACS系統(tǒng)，利用MHI和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)原理以及fuzzy數(shù)學(xué)和ANFIS系統(tǒng)來(lái)對(duì)面部表情強(qiáng)度進(jìn)行衡量。由于面部表情是不受種族、性別、年齡、教育程度等因素影響。所以我們對(duì)面部表情強(qiáng)度分析進(jìn)行了一系列的研究并獲得了一定的研究成果。從未來(lái)人機(jī)交互功能的發(fā)展來(lái)看，對(duì)面部表情進(jìn)行強(qiáng)度度量的研究將會(huì)越來(lái)越活躍。本文在對(duì)面部表情分析研究現(xiàn)狀的基礎(chǔ)上，針對(duì)面部表情強(qiáng)度度量的方法開(kāi)展研究，并識(shí)別出從視頻中輸出的面部表情，其主要工作如下：
　　 1.

3、采用一種基于運(yùn)動(dòng)模板對(duì)面部進(jìn)行特征提取。
　　 2.利用面部肌肉運(yùn)動(dòng)和BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)表情作出判斷。
　　 3.將fuzzy用于對(duì)表情強(qiáng)度等級(jí)的度量。引入表情強(qiáng)度等級(jí)，訓(xùn)練集中的圖像由BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取出表情強(qiáng)度值，訓(xùn)練的面部特征軌跡與相應(yīng)幀的表情強(qiáng)度等級(jí)作為fuzzy的學(xué)習(xí)樣本，建立表情強(qiáng)度模型，對(duì)測(cè)試序列中的表情幀進(jìn)行強(qiáng)度等級(jí)的分類(lèi)。
　　 4.識(shí)別出從視頻中輸出的面部表情，并嘗試了對(duì)“高興”這一表情進(jìn)行了層次上