自動(dòng)人臉表情識(shí)別.pdf

1、心理學(xué)家Mehrabian曾給出一個(gè)公式：感情表露=7％的言詞+38％的聲音+55％的面部表情，說(shuō)明人臉表情含有豐富的人體行為信息，是情感最主要的載體。作為情感計(jì)算的一個(gè)重要研究方向，表情識(shí)別不僅構(gòu)成了情感理解的基礎(chǔ)，而且是計(jì)算機(jī)理解人們情感的前提。本文從自動(dòng)人臉表情識(shí)別入手，重點(diǎn)探討和研究了表情識(shí)別中的數(shù)據(jù)獲取、圖像預(yù)處理、人臉表情特征提取和識(shí)別等關(guān)鍵問(wèn)題。主要工作如下： 1.闡述了人臉表情識(shí)別的研究背景和意義，介紹了國(guó)內(nèi)外的

2、發(fā)展現(xiàn)狀。從特征提取和分類兩個(gè)方面對(duì)人臉表情識(shí)別領(lǐng)域的主要方法做了總結(jié)。 2.研究了人臉檢測(cè)算法以及人臉圖像的預(yù)處理方法。采用基于AdaBoost算法檢測(cè)人眼。根據(jù)左右眼睛坐標(biāo)點(diǎn)的連線與水平軸的夾角，對(duì)圖像進(jìn)行旋轉(zhuǎn)、剪切及縮放等幾何預(yù)處理；使用直方圖均衡化等方法對(duì)圖像進(jìn)行灰度預(yù)處理。 3.針對(duì)傳統(tǒng)的紋理特征提取算法計(jì)算復(fù)雜度高、速度慢等缺點(diǎn)，實(shí)現(xiàn)了基于局部二進(jìn)制模式(Local Binary Pattern，LBP)的紋

3、理特征提取算法。該方法不僅計(jì)算速度快，而且對(duì)光照變化具有很好的魯棒性。雖然提取的特征有效地描述了人臉的紋理特征，但是對(duì)分類不一定是最佳的。在此基礎(chǔ)上，結(jié)合經(jīng)典的線判別分析(LinearDiscriminantAnalysis，LDA)方法，提出了具有判別能力的紋理特征提取方法(LDA+LBP)，進(jìn)一步提高了表情識(shí)別率。 4.開(kāi)發(fā)了自動(dòng)人臉表情識(shí)別系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以自動(dòng)完成圖像采集、人臉檢測(cè)、五官定位、表情識(shí)別等功能，并能實(shí)時(shí)識(shí)別出