本文關(guān)鍵詞：基于動(dòng)態(tài)序列的微表情識(shí)別，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：類似于傳統(tǒng)的宏觀表情,微表情包含幾類基本情感,準(zhǔn)確識(shí)別微表情能夠有效把握情緒變化,為心理研究、行為預(yù)判等提供依據(jù)。區(qū)別于宏觀表情,微表情誘發(fā)機(jī)制復(fù)雜微妙,從起始到結(jié)束是一個(gè)短促弱化的過程,以往的基于靜態(tài)圖像的分析方法已不適用。本文針對(duì)序列圖像開展研究,目標(biāo)是判斷情感類別并提高整體識(shí)別精度,研究?jī)?nèi)容集中于特征提取和分類兩個(gè)方面,重點(diǎn)在特征提取算法的實(shí)現(xiàn)和改進(jìn)上。特征提取中,我們從紋理分析和亮度跟蹤兩個(gè)角度挖掘圖像間相關(guān)性。利用紋理普遍存在于圖像中的共性規(guī)律,采用時(shí)空局部紋理描述算子(LBP-TOP)提取微表情動(dòng)態(tài)特征。考慮到圖像中不同方向信息對(duì)紋理的刻畫程度不同,通過高斯微分預(yù)處理,再對(duì)各方向使用LBP-TOP,實(shí)現(xiàn)多尺度紋理分析。其次,基于光照不變和局部平滑兩個(gè)約束條件,文中首次應(yīng)用全局光流技術(shù)跟蹤灰度圖像像素亮度變化。采用高斯圖像金字塔和迭代重加權(quán)最小二乘法在相鄰兩幀間優(yōu)化目標(biāo)函數(shù),估算最優(yōu)光流,細(xì)致反映像素運(yùn)動(dòng)情形,解決了微表情持續(xù)時(shí)間短的難題。由于相鄰兩幀差別很小,獲得的光流過于微弱,通過依次傳遞每?jī)蓭倪\(yùn)動(dòng)信息得到相隔多幀的光流,形成全局稠密光流場(chǎng),體現(xiàn)人臉關(guān)鍵區(qū)域細(xì)微改變,排除了強(qiáng)度低的困擾。在此基礎(chǔ)上對(duì)光流圖像進(jìn)行區(qū)域劃分,在局部?jī)?nèi)統(tǒng)計(jì)特征。更進(jìn)一步,為抵消背景噪聲、面部膚質(zhì)引起的計(jì)算誤差,提出一種新穎的特征結(jié)合方法,將LBP-TOP提取的時(shí)空局部紋理特征和光流特征相結(jié)合,補(bǔ)充描述遺失的細(xì)節(jié)信息,以改善分類效果。在分類器設(shè)計(jì)環(huán)節(jié),本著時(shí)間成本可控,高效易用的原則,文中選用兩種成熟的機(jī)器學(xué)習(xí)算法(支持向量機(jī)、隨機(jī)森林)分別生成分類模型。支持向量機(jī)在每?jī)深愰g構(gòu)造分類器,采取交叉驗(yàn)證和網(wǎng)格搜索的策略遴選出的最優(yōu)參數(shù)確定分類超平面,完成多類樣本的區(qū)分;而隨機(jī)森林通過Bagging和特征子空間兩種隨機(jī)化思想組合若干棵決策樹模型,投票預(yù)測(cè)結(jié)果,降低了泛化誤差。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,全局光流技術(shù)能夠應(yīng)用于微表情識(shí)別研究中,在CASMEII數(shù)據(jù)庫(kù)下,算法改進(jìn)后,特征的整體識(shí)別精度和類間區(qū)分準(zhǔn)確度均有顯著提升,并且,多尺度紋理分析的方法對(duì)識(shí)別效果有較大改善,此外,LBP-TOP和光流兩種特征具有很好的互補(bǔ)性,各項(xiàng)數(shù)據(jù)驗(yàn)證了文中方法合理有效,具備可行性。
【關(guān)鍵詞】：微表情 LBP-TOP 光流 支持向量機(jī) 隨機(jī)森林
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

• 摘要4-5
• ABSTRACT5-11
• 第1章 緒論11-19
• 1.1 課題背景及研究意義11-12
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀12-15
• 1.2.1 相關(guān)進(jìn)展13-14
• 1.2.2 存在問題14-15
• 1.3 主要內(nèi)容與結(jié)構(gòu)安排15-19
• 1.3.1 研究目標(biāo)15
• 1.3.2 數(shù)據(jù)來源15-16
• 1.3.3 主要內(nèi)容16-17
• 1.3.4 章節(jié)安排17-19
• 第2章 基于多尺度LBP-TOP的特征提取19-35
• 2.1 引言19
• 2.2 多尺度分析19-22
• 2.2.1 平滑濾波19-20
• 2.2.2 高斯微分20-22
• 2.3 局部二值模式22-27
• 2.3.1 原始LBP22-23
• 2.3.2 改進(jìn)LBP23-24
• 2.3.3 降維24-26
• 2.3.4 靜態(tài)特征統(tǒng)計(jì)26-27
• 2.4 時(shí)空局部二值模式27-32
• 2.4.1 LBP-TOP28-30
• 2.4.2 動(dòng)態(tài)特征統(tǒng)計(jì)30-32
• 2.5 多尺度LBP-TOP32-34
• 2.6 本章小結(jié)34-35
• 第3章 基于全局光流的特征提取與結(jié)合35-50
• 3.1 引言35
• 3.2 相關(guān)理論35-37
• 3.2.1 運(yùn)動(dòng)場(chǎng)及光流場(chǎng)35-36
• 3.2.2 經(jīng)典計(jì)算方法36-37
• 3.3 問題描述37-39
• 3.3.1 約束條件37-39
• 3.3.2 模型構(gòu)建39
• 3.4 算法實(shí)現(xiàn)39-48
• 3.4.1 目標(biāo)優(yōu)化39-42
• 3.4.2 多分辨率策略42-44
• 3.4.3 特征統(tǒng)計(jì)44-48
• 3.5 光流與LBP-TOP特征結(jié)合48-49
• 3.6 本章小結(jié)49-50
• 第4章 分類器設(shè)計(jì)50-62
• 4.1 引言50
• 4.2 支持向量機(jī)50-56
• 4.2.1 分類原理50-52
• 4.2.2 樣本空間52-55
• 4.2.3 模型參數(shù)優(yōu)化55-56
• 4.3 隨機(jī)森林56-61
• 4.3.1 集成學(xué)習(xí)57
• 4.3.2 決策樹57-59
• 4.3.3 組合分類模型59-61
• 4.4 本章小結(jié)61-62
• 第5章 實(shí)驗(yàn)分析62-74
• 5.1 軟件工具62
• 5.2 評(píng)價(jià)準(zhǔn)則62-64
• 5.3 對(duì)比驗(yàn)證64-73
• 5.3.1 識(shí)別LBP-TOP特征64-67
• 5.3.2 識(shí)別GDLBP-TOP特征67-68
• 5.3.3 識(shí)別OF特征68-70
• 5.3.4 識(shí)別LBP-TOP+OF特征70-73
• 5.4 本章小結(jié)73-74
• 第6章 全文總結(jié)74-76
• 6.1 主要完成工作74
• 6.2 進(jìn)一步展望74-76
• 參考文獻(xiàn)76-82
• 作者簡(jiǎn)介及科研成果82-83
• 致謝83

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本文編號(hào)：324158