文档介绍：摘要面部表情识别系统中人脸表情特征提取与识别算法的研究人的情绪。一般而言,表情识别系统主要有三个基本组成部分:表情图像的预处本文回顾了人脸表情识别的研究历史和发展现状,讨论了现有的多种表情识提取特征的基础上提出了一种差值模板匹配算法,在保证了准确率的前提下有效关键词:人脸表情识别,弹性图匹配,С窒蛄炕湫拖喙胤治觯人的面部表情含有丰富的人体行为信息,在人与人的交往中,面部表情是除了声音以外的非常重要的通信方式,作为信息的载体,表情能够传达很多语音所不能传达的信息。面部表情自动识别对人脸的表情信息进行特征提取分析,按照人的认识和思维方式加以归类和理解,利用人类所具有的情感信息方面的先验知识,使计算机进行联想、思考及推理,进而从人脸信息中去分析理解理、面部表情特征提取和面部表情识别。别方法,并且从模式识别和统计学****的角度对人脸表情识别进行了研究。在小波地减少了运算量。同时对主动形状模型醒芯浚⒂τ糜谧远侗鹣低中。提出了一种基于支持向量机的人脸表情识别方法,构建了嗬喾掷嗥鳎并对不同的构建方法进行了比较,取得了较好的识别效果。此外还提出了基于核的典型相关分析方法进行人脸表情识别,使用核化理论将原本仅适用于线性特性分析的典型相关分析方法扩展至非线性分析领域,并对不同的识别策略进行比较,实验证明方法在人脸表情识别中的有效性。典型相关分析东南大学硕上论文
瓵,:,珻,,
第一章绪论研究背景及项目介绍研究的目的和意义在社会生活中,情绪对于协调人与人之间的相互关系具有很重要的作用。情绪的研究也越来越受到社会的关注,且在心理学界也开始了比较深入的研究。而表情又是情绪的独特表现形式,在人与人的交往中,面部表情是除了声音之外的非常重要的通信方式。它作为信息的载体,能够表达很多语音所不能传达的信息。因此在语言学中,医疗中,商业等方面都有着十分重要的应用。在计算机科学领域的研究,面部表情的识别对于实现自然的人机交互以面部表情识别作为一个典型的图像模式分析、理解与分类计算问题,为模式识别,图像算,生理学,心理学等多学科提供了一系列良好的具体问题,有利于构建这些学科领域的基最终解决,可以极大的促进这些学科的成熟和发展。本文主要研究该系统中人脸表情特征提于模拟人的智能,如判断、推理、证明等思维活动。人工心理理论则是利用信息科学的方法,对人的心理活动的更全面的再一次人工及其扑慊⒛P退惴ǖ实现”H肆潮砬槭侗也是人工心理理论研究的重要组成部分。人的面部表情含有丰富的人体行为信息,在人与人达很多语音所不能传达的信息。人的面部表情识别的研究综合了模式识别、图像处理、分析与理解、计算机图形学、认及自动图像理解也具有重大的意义。典型的面部表情识别系统通常包括,人脸检测,预处理,特征提取,表情分类等部分。处理,分析与理解,计算机视觉,人工智能,人机交互,计算机图形学,认知科学,神经计础实验平台,用于尝试新方法,验证新理论,解释新现象。,人工智能的研究己经达到了很高的水平。然而它的研究目的只是在的交往中,面部表情是除了声音以外的非常重要的通信方式,作为信息的载体,表情能够传东南大学硕士学位论文
人脸表情识别系统的结构知科学,神经计算、生理学、心理学等多门学科的问题。在这个课题上的研究极大地促进了这些学科的成熟和发展。人脸表情识别也是智能人机接口领域的核心研究内容之一,其本质上是训练机器理解人类的情绪变化的能力。随着科学的进步,计算机经过人的训练,在一定程度上已经能够模仿人类的行为,但仍不具备人类的情感能力。在人际交互中人脸表情的识人的情绪变化作出符合人心意的事,从~定程度上改变人们的生活方式。通过对人的面部表情的分析,可以了解此人的一些真正的心理状态,也就是俗话说的“察言观色”。对于一些非常细微的面部表情的变化,有时仅仅通过肉眼观察很容易错过,或者对于一些精神状态异常的病人,在治疗的过程中采用表情分析作为辅助手段,帮助医生分析其精神状态,对病人面对不同外界刺激所会产生的反应进行预测和相应的预防措施,相此外,在对儿童的教育研究过程中,如果通过设置一系列特定场景观测儿童在特定场景进行特征提取分析,按照人的认识和思维方式加以归类和理解,利用人类所具有的情感信息方面的先验知识,使计算机进行联想、思考及推理,进而从人脸信息中去分析理解人的情绪的显形特征如眉毛、眼睛、鼻子等。面部模型特征是指用于表征面部特征的特征。最后一步别能够很大程度地促进其自然化的发展,改变目前呆板的人机交互环境,使得机器可以根据得到相反的结论,引入机器对面部表情的识别后,则可以很客观而实时地得到结果。因而我们可以期待未来面部表情识别代替测谎仪应用于安全部门。信会避免很多的意外的发生。中的行为、表情变化反应,并据此分析个