文档介绍：摘要基于奇异值分解的人脸表情识别研究硕士研究生:谢立权导师:吴乐南教授东南大学无线电工程系人脸表情识别技术在许多领域都有着广泛的应用和研究价值。一个完整的表情识别系统应由以下几部分组成:人脸表情图像获取、预处理、人脸特征检测与定位、人脸分割与归一化、人脸表情特征提取和人脸表情识别。本文实验使用的是日本大学的娜肆潮砬橥枷瘢妊橹J冻渥悖规范化程度较高,因此,图像经过手工切割、缩放与归一化处理后,就进入表情特征提取与识别阶段。首先简要回顾了面部表情识别的研究现状,然后介绍了目前主流的几种人脸表情识别算法,接着从典型的代数特征雌嬉熘堤卣入手,以奇异值分解;〗腥肆潮砬槭侗鸬难芯俊G鹩诖车钠嬉熘捣纸猓岢了一种将所有训练样本投影到一个标准特征矩阵后得的投影系数作为该人脸表情特征的方法。在识别阶段,对经典的最近邻分类器进行了改进,并采用模式特征之间的欧式距离作为相似性度量,从而完成对未知人脸表情的识别。另外,由于离散余弦变换哂芯勰堋⑷ハ喙亍⒓扑闼俣瓤斓忍氐悖梢宰魑:芎玫奶卣魈崛方式,所以又提出了一种基于蚐的人脸表情识别算法。将图像分成的子块后,对每一子块进行二维直鹨苑娇樾魏汀爸弊中畏绞匠槿系数,组合成整幅图像的凳笤俳衅嬉熘捣纸猓⒉捎门肥暇嗬胱魑DJ特征之间的相似性度量,最后用改进的最近邻分类器进行分类。实验结果表明,这种方法相对于传统的奇异值分解在识别率和识别速度上均有较大提高,但实验所采用的均值表情脸算法的泛化性还不高,需要进一步改进。关键词:表情识别;奇异值分解:投影系数;离散余弦变换;人脸表情特征提取;欧氏距离;最近邻分类器摘要
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日期:趔,’期如东南大学学位论文独创性声明东南大学学位论文使用授权声明研究生签名:本人声明所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知,除了文中特别加以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。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明并表示了谢意。东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档,可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外,允许论文被查阅和借阅,可以公布ǹ论文的全部或部分内容。论文的公布ǹ授权东南大学研究生院办理。
,面部表情是人体语言的一部分”表达了人丰富的情感。在人们日常的交流中起着至关重要的作用。人脸表情是一个人的情感状态、内心活动、意图、个性的外在表现,传达的是一种非口头语言的信息,可以帮助交谈双方理解隐藏在话语下面的潜在意图,在人类个体交往过程中发挥了重要的作用。的研究表明:在交谈双方所传递的信息影响中,说话人表情的影响占了%,说话的语调发挥了%的影响,而所说的话语只占ァH肆潮砬槭侗穑褪茄芯咳绾稳没髂芄槐媸冻鋈肆趁娌勘砬楸化的一项工作。早期关于人脸表情的研究主要是从心理学和医学角度入手的。生物学家达尔文所做的心理学实验表明,面部表情的含义不随地区和国家的不同而不同,这一结果具有普遍的意义。提出了表情可以从维量进行分析,岢隽吮砬可以从分类这个角度进行研究。年,虴规定了高兴、悲伤、惊奇、愤怒、厌恶和恐惧为只颈砬椤U庖唤崧劬哂欣锍瘫淖饔谩H死嗨械那樾鞅砬槎际怯烧饧钢直砬经过复杂的融合而成。图猯示意了肆潮砬榭庵兄行匀肆潮砬楹驼种基本人脸表情。只颈砬榈木咛特点见表⋯。虵提出的目前被广泛采用的人脸运动编码系统是导致所有脸部活动的运动单元协拿毒佟T贔校灿鲈硕ピ5贾旅娌勘砬榈谋浠其共同作用导致了各种面部表情的产生。面部表情、声调表情或身体姿态这三方面构成了情绪表现,而情绪表现、情绪体验和情绪生理这三种因素又组成了情绪的心理,所以现实生活中的表情是干变万化的。无表情高兴悲伤惊奇愤怒厌恶图基本表情示范第~章绪论恐惧
一种新的研究方向一人工心理理论得到了充分的重视,它是利用信息科学的方法,,然而从工程学的角度把情感作为信息与信号工学的研究对象来进行研究还刚刚开始。随着人工智能研究的不断发展,近来理活动用智能机器模拟实现,因此人脸表情识别也是人理理论研究的重要组成部分,因为对人脸表情的研究可以进一步了解人类对应的心理状态。如果能够让机器很好地理解人脸表情的变化及其对应的心理活动,将极大地改变人涞墓叵担沟没髂芄桓玫匚H死喾瘛美国哈佛大学、