文档介绍：北京林业大学本科论文(设计) 1 人脸表情识别和理解(Face Recognition) 的研究范围广义上大致包括以下 5 个方面的内容: (1) 人脸检测(Face Detection): 即从各种不同的场景中检测出人脸的存在并确定其位置。这一任务主要受光照、噪声、面部倾斜度以及各种各样遮挡的影响。(2) 人脸表征(Face Representation): 即采取某种表示方式表示检测出的人脸和数据库中的已知人脸。通常的表示法包括几何特征( 如欧氏距离、曲率、角度) 、代数特征〔如矩阵特征矢量) 、固定特征模板、特征脸等。(3) 人脸识别(Face Identification): 即将待识别的人脸与数据库中的已知人脸比较,得出相关信息。这一过程的核心是选择适当的人脸的表征方式与匹配策略,系统的构造与人脸的表征方式密切相关。(4) 表情/ 姿态分析(Expression/Gesture Analysis): 即对待识别人脸的表情或姿态信息进行分析, 并对其加以归类。(5) 生理分类(Physical Classification) 即对待识别人脸的生理特征进行,得出其年龄、性别等相关信息。 表情识别的现状现阶段的研究当中,完整的人脸识别系统至少包括三个主要环节。首先在输入图像中找到人脸的位置,将人脸从背景中分割出来;其次,将分割后的人脸图像进行特征提取和定,最后根据提取的特征进行人脸识别。如图 所示: 图 识别过程简图 人脸模式的特征人脸模式的特征包括肤色特征和灰度特征。 肤色特征北京林业大学本科论文(设计) 2 肤色是人脸的重要信息,不依赖于面部的细节特征,对于人脸表情发生的任何变化情况都能适用,具有相对的稳定性并且和大多数背景物体的颜色相区别。因此肤色特征在人脸检测中是最常用的一种特征。肤色特征主要由肤色模型描述,常用的肤色模型有高斯模型、混合高斯模型和直方图模型。 灰度特征灰度特征包括人脸轮廓特征、人脸灰度分布特征( 镶嵌图特征、直方图特征等)、器官特征(对称性等)、模板特征等。本文所采取的人脸识别方法就是基于灰度特征,具体的识别方法将在下文叙述。 面部表情的分类由于表情产生的原因、表情表现得程度、人们对表情的控制能力和表情的倾向等多方面的原因, 使得表情的变化细微而复杂, 对表情的概括也变得更为复杂。例如, 恐惧表情可能同时伴随着悲伤、生气、厌恶的产生。一中混合的表情也就表现出来了。最经常的是恐惧和惊奇的混合表现即惊恐。关于情绪的类别,长期以来说法不一。我国古代有喜、怒、忧、思、悲、恐、惊的七情说;美国心理学家普拉切克(Plutchik) 提出了八种基本情绪: 悲痛、恐惧、惊奇、接受、狂喜、狂怒、警惕、表 表情特征 expression characteristic 表情额头眉毛眼睛脸的下半部分惊奇 1. 眉毛抬起,以至于变高变弯,眉毛以下的皮肤被拉伸; 。 1. 眼睛睁大,上眼皮抬高,下眼皮下落; 2. 眼白可能在瞳孔的上边或者下边露出来。下颌下落,嘴张开,以至于唇和齿分开, 但嘴部并不紧张,也不拉伸。恐惧 1. 眉毛抬起并皱在一起; 2. 额头的皱纹只集中在中部, 而不横跨真个额头。上眼睑抬起,下眼皮非常紧张, 并且被拉上来。嘴张开,嘴唇或者轻微紧张,向后拉, 或拉长,同时向后拉。厌恶眉毛压低,同时压低上眼睑。在下眼皮下部出现了横纹,脸颊推动其向上,并不紧张。 1. 上唇抬起; 2. 下唇与上唇紧闭,推动上唇向上,嘴角下拉,唇轻微凸起; 3. 鼻子皱起; 4.;脸颊被抬起。北京林业大学本科论文(设计) 3 愤怒眉毛皱在一起,并且被压低; 2. 在眉宇间出现了竖直皱纹。 1. 下眼皮非常紧张,可能不被抬起。 2. 上眼皮紧张,在眉的动作下可能被压低; 3. 眼睛愤怒的瞪着,可能鼓起。 1. 唇有两中基本位置:紧闭,唇角拉直或向下;张开,仿佛要喊; 2. 鼻孔可能张大。表情额头眉毛眼睛脸的下半部分高兴和中性表情相比,基本没变化。下眼睑下边可能有皱纹,可能鼓起,但并不紧张; 2. 鱼尾纹从外眼角向外扩张。 1. 唇角向后拉并抬高; 2. 最可能张大, 牙齿可能露出; 3. 一道皱纹从鼻子一直延伸到嘴角外部; 。悲伤眉毛内角皱在一起,抬高, 带动眉毛下的皮肤运动。眼内角的上眼皮被抬高。 ; 。憎恨;汤姆金也列出八种基本情绪:兴趣、快乐、惊奇、痛苦、恐惧、愤怒、羞怯、轻蔑;还有的心理学家提出了九种类别。虽然类别很多,但一般认为有四种基本情绪,即快乐、愤怒、恐惧和悲哀。针对表情广义性,表 中总结出了每种表情的特点及其在生成过程中所涉及到的重点表情区域的动作。由表 2