表情識(shí)別中預(yù)處理與人臉特征提取算法的研究.pdf

1、面部表情識(shí)別是一項(xiàng)富有理論基礎(chǔ)和應(yīng)用價(jià)值的研究課題。典型的面部表情識(shí)別系統(tǒng)中通常包括：人臉檢測(cè)，預(yù)處理，特征提取，表情識(shí)別等部分。在該課題中，預(yù)處理和特征提取的理論研究占有非常重要的作用，但在實(shí)際研究中受到的重視不如表情識(shí)別分類(lèi)方法。本文系統(tǒng)的對(duì)相關(guān)的預(yù)處理和特征提取方法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)和比較，并且結(jié)合實(shí)際設(shè)計(jì)了適用于自動(dòng)表情識(shí)別系統(tǒng)的預(yù)處理和特征提取方法。 在圖像預(yù)處理研究中，本文主要研究了光照補(bǔ)償算法和圖像尺度歸一化算法。光照

2、補(bǔ)償算法中，研究了直方圖灰度變換法，線性變換法，指數(shù)變換法和對(duì)數(shù)變換法等等，鑒于兼顧實(shí)時(shí)性與準(zhǔn)確性的原則，對(duì)于通常情況下的光照條件，選取直方圖均衡法作為系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法。尺度歸一算法中，研究的重點(diǎn)和難點(diǎn)是眼睛的準(zhǔn)確定位。在得到眼睛位置的基礎(chǔ)上，按照先驗(yàn)規(guī)則，進(jìn)行尺寸，角度變換歸一化人臉圖像。本文研究了多種眼睛定位方法，并且提出了一種基于實(shí)時(shí)的眼睛定位算法，作為系統(tǒng)的實(shí)現(xiàn)方法。 在特征提取研究中，本文主要研究了在特征提取中經(jīng)典的

3、模板匹配算法，提出了一種差值模板匹配算法。性能不亞于小波算法，運(yùn)算量卻少很多，很適合在一些簡(jiǎn)單的實(shí)時(shí)自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中使用。但是由于表情識(shí)別的特殊性，需要對(duì)特定特征點(diǎn)的精確定位才能進(jìn)行準(zhǔn)確的表情分類(lèi)判別。以前的表情識(shí)別研究通常都是用手動(dòng)定位進(jìn)行研究，在自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)中很顯然行不通，所以本文研究了主動(dòng)形狀模型ASM：(Active Shape Model)/主動(dòng)表觀模型AAM(Active AppearanceModel)，仔細(xì)比較了它們的優(yōu)缺