人臉表情識別及其在視頻分類與推薦中的應用.pdf

1、近年來，隨著智能接口和人機交互技術的迫切需求和快速發(fā)展，以人臉表情識別為主的情感計算成為新的研究熱點。人臉表情識別能夠增強人機交互的智能性和友好性，具有重要的科研價值和應用價值。另外，隨著數(shù)碼照相機、攝像機的廣泛使用和多媒體共享網(wǎng)絡（如YouTube）的快速發(fā)展，網(wǎng)絡視頻的數(shù)量正呈海量增長，如何從觀察者的情感角度高效準確的對這些視頻進行分類與推薦對于網(wǎng)站管理和增強用戶體驗變得至關重要。
　　本文在總結(jié)國內(nèi)外人臉表情識別及視頻分類與

2、推薦研究現(xiàn)狀的基礎上，分析了現(xiàn)有研究存在的問題與缺陷，提出了一種基于空間特征和隱動態(tài)條件隨機場的表情識別方法，并且以此為基礎，從觀察者表情識別的情感角度對視頻進行分類與推薦，取得了良好的效果。具體的研究工作如下：
　　首先，對表情圖像進行預處理，本文提出了一種基于人臉檢測的眼睛定位算法，以定理的形式給出了圖像旋轉(zhuǎn)前后坐標的對應關系并進行了證明。在檢測到人臉之后，采用形態(tài)學濾波與求區(qū)域中心相結(jié)合的方法對眼睛進行精確定位。接著對表情圖

3、像進行尺度歸一化和灰度歸一化操作，為后續(xù)操作奠定了基礎。
　　其次，本文提出了一種基于空間特征和隱動態(tài)條件隨機場的表情識別方法。首先把構(gòu)造組合Haar特征的過程嵌入到改進的AdaBoost算法中，提取出表情的空間特征。然后提出了一種新的圖模型—隱動態(tài)條件隨機場，它結(jié)合了隱條件隨機場和動態(tài)條件隨機場的優(yōu)點。采用最大似然估計的方法對其參數(shù)進行估計，并且把它與已有的概率模型進行了比較。接著通過把空間特征嵌入到隱動態(tài)條件隨機場中，即把時間

4、特征和空間特征結(jié)合起來，對人臉表情進行識別，在Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫上的實驗證明了算法的有效性和準確性。
　　最后，根據(jù)提出的表情識別方法，對觀察者觀看視頻的表情進行識別，構(gòu)造出他們的情感曲線，根據(jù)已有的心理學及電影學研究基礎，對視頻進行分類與推薦。通過表情的變化次數(shù)及規(guī)律，給出了視頻類別及推薦分數(shù)。在我們收集的數(shù)據(jù)庫上進行實驗，效果良好，絕大多數(shù)觀察者對視頻類別及推薦分數(shù)的結(jié)果是滿意的。文章最后總結(jié)了本文的主要工作和存在的