主动表观模型在情感识别中的应用研究

【摘要】面部情感是人工心理领域的一个研究课题,在理论研究和实际应用领域都有潜在应用价值,本文围绕面部情感识别课题的关键技术,介绍目前国内外发展现状,分析人脸表情特征提取和表情分类的主流方法,简单说明了目前广泛使用的人脸数据库。首先,为了减少噪声对表情识别结果带来的影响,提取更加有效的人脸表情,需要对人脸表情图像进行预处理。检测出人脸后利用边缘图中像素灰度信息对人眼中心进行定位,依据两眼距离对图像进行归一化,包括尺寸归一化和旋转归一化。最后使用直方图均衡化规范化图像的灰度。其次,由于ASM对人脸轮廓特征点定位较准确,而AAM在人脸内部关键点定位中表现出优良的性能但精确性有些不足,因此,本文使用基于Gabor纹理特征表示的AAM方法实现人脸表情特征提取。同时,为了提高算法的匹配速度,将图形相关信息加入到度量函数中,代替传统的马氏距离判断算法是否收敛。第三,由于人脸表情识别属于小样本非线性分类问题,这正好符合了支持向量机(SVM)的优势,SVM是一种两类分类器,在统计学习理论的基础上发展起来,为了实现对人类六种基本表情进行识别,本文使用一对一组合的思想构建由多个SVM组成的表情分类器。最后,在算法设计的基础上,使用C++语言实现一个简单的人脸表情识别系统,并使用自选人脸表情图像作为实验对象,来检验系统对表情识别准确率和系统的健壮性。在特征提取方面,使用的基于Gabor纹理的AAM较原始的ASM和AAM,速度分别提高了23%和17%,准确度分别提高了14%和6%。在表情识别方面,采用一对一组合策略的SVM,对JAFFE数据库中的图像进行与人无关和与人相关的实验,识别率分别达到88.1%和92.4%。最后对整体系统的测试识别率接近与人相关的表情识别的实验结果,视频流的识别实时性能在允许误差范围内。
【作者】徐顺；
【导师】王长元；
【作者基本信息】西安工业大学，计算机软件与理论，2014，硕士
【关键词】表情识别；特征提取；主动表观模型；支持向量机；

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