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文檔簡介
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、心理學等相關領域。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,提出了一種將圖像由粗略到精細,局部結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。比較了不同內積核函數的SVM方法,實驗得出徑向基函數效果最好。同時構造了15個一對一SVM分類器對表情結果分類,實驗證明結合了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)情感模型是實現有效人機交互的關鍵組成部分。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構,提出了結合個性、心境和需求的數值化描述方法,并實驗仿真了基本情緒、復合情緒和內驅力之間的關聯以及情緒的衰減。
(4)設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
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