基于譜特征的人臉表情識(shí)別算法研究.pdf

1、人臉表情在人與人之間的交流方面?zhèn)鬟f著豐富的信息，因而可以通過(guò)人臉表情分析去探究人的情感狀態(tài)與認(rèn)知狀態(tài)方面的內(nèi)容。近年來(lái)，人臉表情分析受到越來(lái)越多的關(guān)注，極大地豐富了計(jì)算機(jī)視覺(jué)，人工智能等領(lǐng)域。計(jì)算機(jī)若能像人那樣具有理解和表達(dá)情感的能力，將從根本上改變?nèi)伺c計(jì)算機(jī)的關(guān)系，使之能夠更好地為人類服務(wù)。 作為人臉表情識(shí)別系統(tǒng)的重要組成部分，表情特征提取在提高識(shí)別正確率上占據(jù)著重要作用。本文主要研究了譜特征分析的方法，對(duì)其進(jìn)行了改進(jìn)和創(chuàng)新，

2、并將其嵌入到人臉表情識(shí)別系統(tǒng)中。主要工作如下： 1、改進(jìn)了譜特征分析方法。借鑒譜聚類的思想，從被分析的Laplacian矩陣的種類、特征向量的方向和維數(shù)幾個(gè)方面對(duì)傳統(tǒng)的譜特征分析做出了改進(jìn)。通過(guò)在日本婦女的表情庫(kù)上的實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示本文方法較之傳統(tǒng)的譜特征方法和經(jīng)典的子空間算法PCA在識(shí)別速度和識(shí)別正確率上都有一定程度的提高。 2、提出基于小波分解的譜特征分析方法。通過(guò)分析表征表情的人臉區(qū)域和二維小波分解各個(gè)方向上分量的關(guān)