基于CBP-TOP的人臉表情識(shí)別研究.pdf

1、近年來(lái),隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的快速發(fā)展,通過(guò)計(jì)算機(jī)進(jìn)行面部表情識(shí)別在和諧人機(jī)交互及情感機(jī)器人等方面有著廣泛應(yīng)用,人臉表情識(shí)別逐漸成為一個(gè)研究熱點(diǎn)。人臉表情識(shí)別是指利用計(jì)算機(jī)分析特定人的臉部表情及變化,進(jìn)而確定其內(nèi)心情緒或思想活動(dòng),實(shí)現(xiàn)人機(jī)之間更自然更智能化的交互。人臉表情識(shí)別的研究對(duì)于增強(qiáng)計(jì)算機(jī)的智能化和人性化,開(kāi)發(fā)新型人機(jī)環(huán)境,以及推動(dòng)心理學(xué)等學(xué)科的發(fā)展,有著重要的現(xiàn)實(shí)意義,并最終產(chǎn)生很大的經(jīng)濟(jì)效益和社會(huì)效益。
　　 本文首先對(duì)課題

2、的研究背景進(jìn)行綜述,并分析目前國(guó)內(nèi)外已提出的主流人臉表情識(shí)別方法。在綜合分析了以往的表情識(shí)別方法的基礎(chǔ)上,本文主要研究了人臉表情特征提取的一些關(guān)鍵問(wèn)題,提出了一些新的方法,并通過(guò)實(shí)驗(yàn)進(jìn)行了有效性驗(yàn)證。本文的具體內(nèi)容如下:
　　 (1)提出了基于CBP-TOP的表情特征提取方法。該方法先把人臉表情圖像序列進(jìn)行分塊,然后對(duì)每小塊的中心像素點(diǎn)在XY,XT和YT三個(gè)正交平面上分別提取CBP碼,提取完該小塊所有中心像素點(diǎn)的CBP碼后,把該

3、塊提取出的CBP碼在XY,XT和YT三個(gè)正交平面上進(jìn)行二元模式的直方圖統(tǒng)計(jì),得到3部分直方圖,接著把三部分直方圖級(jí)聯(lián)起來(lái)組成一個(gè)直方圖特征,所有分塊的直方圖特征被提取完后,再將所有塊的直方圖特征級(jí)聯(lián)起來(lái)組成整個(gè)圖像的直方圖特征,最后使用SVM分類(lèi)器進(jìn)行識(shí)別。試驗(yàn)結(jié)果表明,該方法在人臉表情識(shí)別中獲得較好的識(shí)別率。
　　 (2)提出了基于多尺度CBP-TOP的表情特征提取方法。該方法是在CBP-TOP方法的基礎(chǔ)之上拓展出來(lái)的,首先把

4、人臉表情圖像進(jìn)行分塊,然后對(duì)每小塊使用不同尺度的CBP-TOP方法來(lái)提取圖像序列的特征,然后把這些不同尺度的CBP-TOP直方圖特征相加,就得到該塊的多尺度CBP-TOP直方圖特征,提取完所有分塊之后,把所有分塊的直方圖特征級(jí)聯(lián)起來(lái),就得到圖像序列的直方圖特征,最后也同樣使用SVM分類(lèi)器進(jìn)行識(shí)別。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,多尺度CBP-TOP特征提取方法的識(shí)別率比單尺度CBP-TOP特征提取方法和VLBP特征提取方法的識(shí)別率更高,不過(guò)多尺度CBP-