基于關(guān)鍵變形部位的人臉表情識別研究.pdf

1、表情是人類表達情緒的一種基本方式，是人們正常交流的有效非語言手段，豐富的表情有助于人們更加準確理解交流雙方的語言表達意思，因此研究人臉表情智能識別具有重要意義。本文通過查閱國內(nèi)外表情識別相關(guān)資料，深入研究現(xiàn)有識別方法及相關(guān)理論，針對現(xiàn)有通用表情識別步驟，詳細介紹從人臉檢測一直到表情識別中涉及到的每一環(huán)節(jié)。通過人臉的混合模型實現(xiàn)多角度人臉有效檢測，然后運用后驗概率Snake模型實現(xiàn)人臉五官的準確定位并對表情識別有重要影響的部位進行分割，最

2、后提取關(guān)鍵形變位置PHOG特征，并采用稀疏編碼方式實現(xiàn)表情有效識別，且通過噪聲和遮擋實驗，證明其具有良好魯棒性。
　　本文的主要工作：
　　1、本文針對實際情況中，采集到的人臉無法保證全部都是端正圖像，而主要進行多角度人臉檢測的研究。針對人臉的非剛性及復(fù)雜多變性，選用能夠很好的描述目標邊緣信息的HOG特征，運用LSVM分類器訓(xùn)練多角度人臉局部形變模型，為了更好的檢測多角度人臉，構(gòu)建包含正面人臉、半側(cè)面人臉及正側(cè)面人臉局部形變

3、模型的人臉混合模型，實現(xiàn)多角度人臉的有效檢測。
　　2、在人臉理解的深入研究中，幾乎都需要在提取五官特征的基礎(chǔ)上進行，這就需要對五官進行準確的定位分割。本文采用Snake模型匹配的方法進行正臉五官的定位研究，并對形變模型能量最小化過程運用概率分布求取最大后驗概率進行改進，克服Snake模型對初始位置敏感的瑕疵，有效解決五官定位的魯棒性，并且提高定位速度；并對表情變化中變化明顯的形變區(qū)域進行分割，方便后續(xù)的表情識別。
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