基于視頻的面部表情強(qiáng)度度量方法研究.pdf_第1頁(yè)
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1、隨著情感計(jì)算和智能化的人機(jī)交互界面的發(fā)展,要求機(jī)器具備感知和理解人的情感的能力。因此,面部表情分析作為一個(gè)重要的課題被提出來(lái),并在近十多年來(lái)展開(kāi)了廣泛的研究。目前已有多種面部表情識(shí)別方法,但是對(duì)表情強(qiáng)度的度量并沒(méi)有充分展開(kāi)。對(duì)面部表情進(jìn)行強(qiáng)度度量有助于進(jìn)一步理解人的情感狀態(tài)和情緒強(qiáng)度,是情感機(jī)器人的未來(lái)發(fā)展趨勢(shì)。 本文在總結(jié)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,并構(gòu)建了一個(gè)表情強(qiáng)度度量系統(tǒng)實(shí)例,其主要

2、工作如下: 1.采用一種基于L-K光流算法的改進(jìn)的跟蹤方法對(duì)面部特征點(diǎn)進(jìn)行跟蹤。原始L-K光流算法用于面部特征點(diǎn)跟蹤時(shí),易出現(xiàn)跟蹤不穩(wěn)定的情況。通過(guò)把面部特征點(diǎn)之間的幾何位置關(guān)系作為約束,對(duì)跟蹤偏差大或丟失跟蹤的點(diǎn)進(jìn)行修正跟蹤,提高了面部特征點(diǎn)的跟蹤準(zhǔn)確率。 2.在表情特征降維階段,采用一種非線性降維方法-等容特征映射(Isoamp),從高維的面部特征點(diǎn)運(yùn)動(dòng)軌跡中抽取出表示表情強(qiáng)度的一維流形。這種降維方法自動(dòng)產(chǎn)生了訓(xùn)練集

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