基于視頻的情緒檢測(cè)系統(tǒng)的研究.pdf

1、面部表情在非語言行為傳達(dá)信息方面起到非常重要的作用，近二十年來面部表情自動(dòng)識(shí)別一直是人機(jī)交互方面的研究熱點(diǎn)。而在面部表情中，笑臉是最具代表性也是最特別的，笑可以被看成是好情緒的表現(xiàn)。所以本文將研究笑臉的檢測(cè)，即好情緒的檢測(cè)，而不是研究識(shí)別所有表情的系統(tǒng)。而且情緒檢測(cè)技術(shù)具有巨大的潛在應(yīng)用。比如可以通過攝像頭拍攝正在看商業(yè)廣告的人，自動(dòng)分析他（她）是否在笑，即是否有一個(gè)好情緒，從而得出他（她）是否喜歡這個(gè)廣告。
　　1.本文首先研究

2、了整個(gè)情緒檢測(cè)系統(tǒng)的框架，即人臉檢測(cè)與定位，表情特征提取和表情分類三個(gè)步驟。經(jīng)研究發(fā)現(xiàn)，人臉檢測(cè)與定位已非常成熟。本文對(duì)由Viola等提出的基于Haar特征與Adaboost算法的人臉檢測(cè)方法進(jìn)行研究，并據(jù)此訓(xùn)練了人臉檢測(cè)器。
　　2.經(jīng)過對(duì)人臉檢測(cè)器實(shí)際檢測(cè)過程的研究發(fā)現(xiàn)，可以根據(jù)視頻的特性對(duì)檢測(cè)過程進(jìn)行改進(jìn)。在以俯視角安裝的固定攝像頭所拍攝的視頻中，同一水平線上的人臉大小基本相同，而離攝像頭近的人臉在視頻中比離攝像頭遠(yuǎn)的要大，

3、且離攝像頭近的人臉會(huì)離視頻圖像的底部近些，據(jù)此本文提出了基于視頻的人臉?biāo)阉鞔翱谠O(shè)定的方法。對(duì)自行拍攝的視頻進(jìn)行測(cè)試表明，人臉檢測(cè)速度有了較大地提升，并且減少了一些誤檢。
　　3.通過對(duì)顏色空間和膚色模型的研究，結(jié)合膚色信息，使用YCbCr顏色空間和膚色范圍模型對(duì)人臉檢測(cè)器所檢測(cè)到的人臉進(jìn)行進(jìn)一步的驗(yàn)證，排除一些誤檢。
　　4.使用Haar特征和Gentle Adaboost算法對(duì)情緒特征提取和分類，最終對(duì)320×240大小的