基于人臉表情識別的情感研究.pdf

1、隨著人工智能的不斷發(fā)展,人們越來越希望在人機交互過程中,計算機能夠擁有情感。而人臉表情識別是情感計算、智能人機交互的重要組成部分,涉及到計算機視覺、模式識別、心理學(xué)等相關(guān)領(lǐng)域。本文對計算機自動表情識別作了一定的研究,提出了由自組織理論方程描述的情緒模型。主要工作如下:
　　 (1)研究了均勻模式LBP算子和旋轉(zhuǎn)不變LBP算子,分析了均勻模式LBP算子不同采樣點半徑、不同采樣點的特性,比較了基于LBPu28,1,LBPu28,2兩

2、種算子作用于人臉表情特征形成的性能。改進了LBP算法中的符號函數(shù),提出了一種將圖像由粗略到精細,局部結(jié)合整體的直方圖提取方法,能有效包含表情的紋理信息。
　　 (2)研究了局部保全投影(LPP)算法,將提取得到的直方圖降維到LPP空間,識別過程簡單而且只需要在低維空間計算,大大減少運算時間。比較了不同內(nèi)積核函數(shù)的SVM方法,實驗得出徑向基函數(shù)效果最好。同時構(gòu)造了15個一對一SVM分類器對表情結(jié)果分類,實驗證明結(jié)合了LBP算子和L

3、PP降維的方法要優(yōu)于Gabor濾波和傳統(tǒng)LBP直方圖相交法。
　　 (3)情感模型是實現(xiàn)有效人機交互的關(guān)鍵組成部分。在建立模型的過程中,研究了基本情緒理論以及自組織理論結(jié)構(gòu),提出了結(jié)合個性、心境和需求的數(shù)值化描述方法,并實驗仿真了基本情緒、復(fù)合情緒和內(nèi)驅(qū)力之間的關(guān)聯(lián)以及情緒的衰減。
　　 (4)設(shè)計了一個人機情感交互的程序,通過ASR機器人來驗證人臉表情識別,在不同的人臉表情庫上對比識別效果。同時融合情感模型,模擬了情感