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人脸表情识别的算法研究.pdf
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摘要
摘要
人脸表情识别是当前国内外模式识别和人工智能研究领域的一个热点课题。
表情识别作为情感计算研究的重要组成部分,可以有效地促进人机交互智能系统
的发展;也可以为动画表情的合成、人脸识别等领域的研究提供理论基础。
如何从静态图像以及视频序列中获得更加准确和鲁棒性的人脸表情识别效果
是表情识别研究的最终目标。在静态图像方面,现有识别方法提取的表情特征不
够丰富,对非特定人脸的表情识别效果并不理想;在视频序列方面,当前的方法
大多数只考虑了光流运动特征,而忽略了静态表情特征,因而识别效果也不稳定。
本文根据当前的研究现状,分别从这两方面对表情识别的算法进行了改进。
本文具体工作如下:首先,在基于静态图像的表情识别中,利用二维主成分
分法析法 2DPCA 以及主成分分析法 PCA 对特征提取算法进行了改进;其次,在
基于视频序列的表情识别中,利用金字塔光流法计算光流特征,并将光流特征和
2DPCA 主成分特征联合起来进行表情识别。并且文中采用了适用于小样本分类的
支持向量机 SVM 分类器进行表情分类。实验结果表明本文引入的两种特征提取算
法是合理、高效的,具有一定的理论研究和实际应用价值。
关键词:表情识别 特征提取 二维主成分分析 光流 支持向量机
人脸表情识别的算法研究
Abstract
Abstract
Facial Expression Recognition is a hot research topic in the current field of pattern
recognition and artificial intelligence. As an important part of emotional calculation
research, it can effectively promote the development of human-computer intelligent
interaction system, and can also provide theoretical basis for animation expression
synthesis, face recognition and other areas of study.
The ultimate goal of facial expression recognition is to obtain more accurate and
robuster recognition accuracy from static image and video sequence. For expression
recognition based on static images, the expression features extracted by existing
identification methods are not rich, not accurate enough, and non-specific face
expression recognition effect is especially not ideal. For expression recognition based
on video sequences, most of the current methods only consider the optical flow
characteristics, while ignoring the static characteristics of the expression, and thus the
recognition effect is not stable. According to the current research of expression
recognition, this thesis improves the facial expression recognition algorithm from the
two aspects respectively.
The paper is organized as follows: for facial expression recognition based on static
images, we use two-dimensional principal component analysis and principal component
analysis to improve the feature extraction algorithm; for facial expression recognition
based on video sequence, we use the pyramid optical flow method to calculate optical
flow feature, then combine the two-dimensional principal component feature to
recognize facial expression. We use support vector machine to classify expression. The
experimental results show that the two kinds of feature extraction algorithms introduced
by the paper are reasonable and efficient, has certain theoretical research and practical
application value.
Keywords: facial expression feature extraction 2DPCA optical flow
SVM
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