文档介绍：图像处理与模式识别------人脸表情识别介绍摘要:人脸表情是我们进行交往和表达情绪的一种重要手段,不经过特殊训练,人类对其面部表情往往很难掩饰,所以,通过对人脸表情进行分析,可以获得重要的信息。人脸表情识别是人机交互的智能化实现的一个重要组成部分,也是模式识别、图像处理领域的一个重要研究课题,近几年来,受到了越来越多的科研人员的关注。本文综述了国内外近年来人脸表情识别技术的最新发展状况,对人脸表情识别系统所涉及到的关键技术:人脸表情特征提取,做了详细分析和归纳。关键词:人脸定位;积分投影;人脸表情识别;流形学习;局部切空间排列:,,bytheanalyzingfacialexpression,,andanimportantresearchtopicinthefieldofpatternrecognition,imageprocessing,inrecentyears,,wepresentthelatestdevelopmentofthisarea,andgiveadetailedanalysisandsummaryforfacialKeywords:facelocation;integralprojection;facialexpressionrecognition;manifoldlearning;GILTSA目录1简介.........................................................................................................12研究背景及意义....................................................................................23国内外研究概况及发展趋势...............................................................34几种最新的表情特征提取方法.....................................................................................................................................................61简介自然语言和形体语言是人体语言的主要部分。通过面部的不同变化来进行表达是形体语言的一种表达方式,我们把这种表达方式称之为面部表情,是我们进行交往和表达情绪的一种重要手段。情绪的产生通常会出现相应的形体语言行为,比如面部表情和身体的动作,而面部表情不经过特殊训练很难进行掩饰。因此,当一个人准备对其交流的人进行欺骗时,自然语言的掩饰往往比面部表情更为容易。在日常的生活中,人类通过人脸的细小的变化可以精确且充分的传递各种信息,同样的,也可以通过人脸表情信息去识别对方所要表达的态度和内心观点,因此人脸表情在人类平常的生活交流和交往中占据着重要的作用。别研究中我们发现,相对于预处理和最终的识别过程,在特征提取过程中,由于人脸是易变的、非刚性的,很难用固定的模型进行描述,因此特征提取是人脸识别技术中一个基本而又十分重要的环节。这里将会对特征提取和降维技术以及它们存在的问题进行研究,以求得更好的表情识别率,更好的将表情识别运用的实际的生活中去,进而推动表情识别的研究、应用。2研究背景及意义人类表情识别技术的研究和实现的意义主要体现在以下几个方面:(1)能够很大的拓展相关学科的研究范围,促进其发展。面部表情识别在本质上一个机器视觉领域的问题,但是人的面部表情识别的研究融合了认知科学、生理学、心理学等多门学科的问题。如何利用现有的心理学、生理学的知识通过计算机去判断、解释这些学科上的问题,是人工智能领域和机器视觉领域的核心问题,在这个课题上的研究可极大促进这些学科的成熟和发展。(2)提高案件侦破效率。当今社会,犯罪人员越来越会伪装,使得办案人员,有时候无法识别犯罪嫌疑人的供词的真假。根据在不同提问时犯罪嫌疑人的不同表情,可以更好的甄别出谎言。这对办案人员的案件侦破效率将会有极大的提高。(3