基于动态序列图像的人脸表情特征提取与识别

【摘要】人脸表情识别是指利用计算机分析人的面部表情及其变化，进而确定其内部情绪与思想活动，实现人机之间更加智能化的交互。典型的面部表情识别目的是把输入的静态图像或视频序列划分为六种基本表情。由静态图像获得的静态表情特征虽然简单，直接并快速,可以很好的进行特定人脸的表情识别,但其包含的信息量有限,很容易被其他因素影响（如光照等）,因此对未经训练的人脸表情识别只能得到较差的效果[1]。由于人脸表情是通过面部肌肉运动形成的，造成的动态面部特征，如眉毛，眼睛，嘴和皮肤的变形。经由动态序列图像获得的动态运动特征可以更好地反应表情运动的实质,也能更好的进行非特定人的表情识别，并且动态序列表情图像包含更多的信息，如面部肌肉的运动和可参照的中性表情等。所以动态序列表情图像的应用更为广泛，也更有实际意义。本文的基本研究内容如下：1.首先对人脸表情特征提取算法进行研究，主要是基于主动表观模型的方法研究。这部分包括了点分布模型的建立和形状的训练，对几种基于主动表观模型算法包括多尺度主动形状模型，反向组合算法等的计算误差和耗时对比，选择适合动态序列图像的处理的算法。最后是对主动表观模型的改进,对差分主动表观模型进行了算法分析和提出不足。2.对人脸表情特征提取到的特征值进行降维处理，首先对比了传统主成分分析降维和线性鉴别分析的不同。然后针对线性降维方式的不足，选择了一种基于流形学习的非线性降维方式，对比主成分分析和流形学习降维。同时对第二章的主动表观模型中的主成分分析降维进行改进，并选择一种流形学习算法融合。3.对表情分类方法的支持向量机方法的研究，选择了一种基于编码方式的多分类支持向量机。然后实验分析了经过支持向量机分类表情的结果和造成的原因。4.对图像序列进行了动态纹理提取，首先阐述了局部二值化的基本方法，接着将基本的LBP方法扩展到三维时空域得到LBP-TOP方法，最后应用LBP-TOP方法成功的进行了表情识别。5.总结全文所做的工作，然后研究了前面工作的不足和提出了对下一步改进和进一步工作的展望。
【作者】高旭；
【导师】田彦涛；
【作者基本信息】吉林大学，控制理论与控制工程，2014，硕士
【关键词】表情识别；主动表观模型；流形学习；支持向量机；LBP-TOP；

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