文档介绍：基于信息融合的面部表情分析与识别研究生:刘松指导老师:应自炉学科专业::(032356).研究现状国际上对人脸面部表情识别的研究现在逐渐成为科研热点。国内外很多机构都在进行这方面的研究,尤其美国、日本。进入90年代,对人脸表情识别的研究变得非常活跃,吸引了大量的研究人员和基金支持,EI可检索到的相关文献就多达数千篇。美国、日本、英国、德国、荷兰、法国等经济发达国家和发展中国家如印度、新加坡都有专门的研究组进行这方面的研究。其中MIT、CMU、Maryland大学、Standford大学、日本城蹊大学、东京大学、ATR研究所的贡献尤为突出。国内国内的清华大学、哈尔滨工业大学、中科院、中国科技大学、南京理工大学、:基于模板匹配的面部表情识别方法基于神经网络的面部表情识别方法基于规则的人脸面部表情识别方法基于随机序列模型的面部表情识别方法其他方法,比如支持向量机,,提出基于基于SVM的多特征多分类器融合的面部表情识别将径向基函数神经网络用于面部表情特征的融合上,:一般可描述为给定一个静止人脸图像或者动态的人脸图像序列,利用已有的人脸表情数据库确定图像中的一个人或者多个人的面部表情,研究内容包括以下三方面:人脸检测::即确定表示检测出的人脸表情和数据库中的已有的人脸面部表情的描述方式。通常的表示方式包括几何特征、代数特征、固定特征模板、云纹图、3D网格等。面部表情识别:就是将待识别的人脸面部表情和数据库中的已知人脸面部表情比较,得出相关信息。,其基本的出发点是通过对这些信息源所提供的信息的合理支配和使用,利用多个信源在时间或空间上的冗余性和互补性对这些信息进行综合处理,以获得对被测对象具有一致性的解释和描述,使得该信息系统获得比它得各个组成部分更优越的性能。人脸面部表情识别包含大量的变量,反映待识别目标各要素的非度量形式允许许多类型的表示技术,每一种技术又可以采用不同的方法进行计算。.,得到一个融合的人脸图像数据,并在此基础上再进行特征提取和面部表情识别。.