文档介绍：实时视频中人脸跟踪和表情分析研究摘要面部表情是人体语言的一部分,在人们日常的交流中起到至关重要的作用。人脸表情分析是指利用计算机对特定人的脸部表情及变化进行分类,进而确定其内心情绪或思想活动,实现人机之间更自然更智能化的交互。它是计算机情感计算的重要研究内容之一,在视频监控以及可视电话,电视会议等商业应用方面都有着重要的价值。本文按照人脸检测、跟踪、表情分析的步骤建立起一个人脸表情分析系统,针对各个环节存在的问题进行了研究,主要工作和创新如下:谌肆臣觳夂透俳锥危疚氖褂梅羯P鸵约懊娌刻卣餮橹さ姆椒进行人脸检测,并重点讨论了人脸跟踪过程中的多人脸匹配问题,提出了基于娜肆炒卣髌ヅ浞椒ǎ糜诮饩瞿勘暝诟俟讨谐鱿值恼诘驳问题,在速度和准确性方面都取得了较好的实验结果;诒砬榉治鼋锥危疚恼攵允凳笔悠档木咛迩榭觯捎肈变换对整幅人脸图像进行降维并获取有效特征,从而减少了观察值序列的维数,大大降低了训练和识别系统的复杂程度;其后,根据提取的特征设计了基于隐马尔可夫模型的人脸表情分析方法,、稻劾嗌晒鄄熘敌蛄校钪斩愿咝恕⑸⒊跃!厌恶、恐惧、悲哀六种表情进行分类识别,实验结果表明,本文提出的方法在单个人和多个人的实验中均获得了比椒ǜ叩氖侗鹇剩詈笱芯苛薚綯系列哪诓拷峁购涂7⒐蹋将算法移植到煽7⒒肪矯上,并进行了相应的程序优化,试验仿关键词:肤色模型,人脸跟踪,砬榉治觯珼变换,隐马尔可夫模真成功。型珼
知识水坝***@pologoogle为您整理
疭,,.甒甀,琭.,篽,,琭瓻.,瓼’,瑅,,—瓻.—瑆籐—猌;
知识水坝***@pologoogle为您整理
,琀:·琱,琫,
插图清单分量随至康谋浠图变换后的肤色聚类分布⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.投影后的肤色聚类模型⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.图人脸检测各阶段结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图特征向量数目与能量对应关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图肓臣觳饧案傧低沉鞒掏肌图嗳肆掣俳峁隐马尔可夫算法的关系⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯P椭泄鄄熘敌蛄猩闪鞒掏肌图像裁剪比例示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..部分人脸归一化结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯浠还獭甖扫描算法示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯一⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图表情脸与中性脸之差⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表情分析P妥刺娜范ā图砬镠模型训练算法流程图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图砬槭侗鹚惴鞒掏肌砬榭庵胁糠直砬檠尽图部分正确识别的表情样本⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图糠植荒苷肥侗鸬谋砬檠尽软件流水示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.光线补偿对比结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯图肤色点在占洹分量随至康谋浠部分人脸检测实验结果⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图凳比肓晨狻图球和缸实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯槌墒疽馔肌前向算法示意图⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..芯片结构⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..图图
表格清单单个人的表情数据测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表单个人的差值表情数据测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.多个人的表情数据测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯表多个人的差值表情数据测试⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯文献【ト肆潮砬槭侗鹇省嘁肫魇堇嘈汀嘁肫鞑哪洗攵魏褪荨娲⑵鞯刂酚成渫肌使用代数特征匹配算法前后检测准确率和平均检测时间对照表⋯⋯.表
⋯名:私蟛糨签字吼锄刁年隆[倘学位论文作者签字:苌—藤施签字日期:如叼年占月/蒋衷施签字日期:幻叼年绿独创性声明学位论文版权使用授权书金胆王些太堂用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说金魍王些太堂金壁王些盔堂C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ通讯地址:本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果·据我所知,除了文中特别加以标志和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使明并表示谢意。本学位论文作者完全了解有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅或借阅。本人授权可以将学位论文的全部或部分论文内容编入有关数据厍进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。学位论文者签名学位论文作者毕业后去向工作单位:电话:邮编:,
致谢研究生生活即将结束。在两年半的学习生活中我所收获的不仅仅是专业的知识,还深深地为师长身上严谨治学的态度所折服;为同学身上奋发向上,只争朝夕的精神所感染。首先要