本文關(guān)鍵詞：基于靜態(tài)圖像的人臉表情識(shí)別算法的研究

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【摘要】：隨著信息化時(shí)代的到來,計(jì)算機(jī)已經(jīng)悄然改變了人們的生活方式,成為人們?nèi)粘W(xué)習(xí)、工作和生活的一部分。正是在頻繁使用計(jì)算機(jī)的過程中,人們?cè)絹碓狡诖佑押玫娜藱C(jī)交互體驗(yàn)。人臉面部表情,作為人類生物特征的一部分,體現(xiàn)了人們內(nèi)心復(fù)雜微妙的情感變化,傳遞著大量的情感信息。如果計(jì)算機(jī)可以根據(jù)用戶的面部表情了解其內(nèi)心情感,實(shí)現(xiàn)對(duì)人臉表情的識(shí)別,人們就可以體驗(yàn)更加高效、更加人性化的人機(jī)交流,同時(shí),表情識(shí)別技術(shù)也可以用于社會(huì)生活的多種應(yīng)用場(chǎng)景,比如智能人機(jī)交互、醫(yī)療、智能安全監(jiān)控以及情感狀態(tài)分析等多個(gè)領(lǐng)域。因此,人臉表情識(shí)別的研究對(duì)提高人們生活品質(zhì)以及提供人們方便快捷的生活方式都有極其重要的作用和意義。本文針對(duì)靜態(tài)圖像的人臉表情識(shí)別算法進(jìn)行研究,研究對(duì)象是包含單張人臉的靜態(tài)表情圖像,主要的研究工作包括表情特征提取方法、有效的特征選擇方法以及表情分類算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)。本文針對(duì)傳統(tǒng)的Gabor特征存在數(shù)據(jù)冗余的缺點(diǎn),提出了一種基于集成Gabor特征的稀疏人臉表情識(shí)別算法。首先,采用均值融合和差分二值編碼這兩種集成方法,對(duì)原始Gabor特征圖進(jìn)行多尺度和多角度的集成,獲得26張集成Gabor特征圖;然后利用所提出的基于表情識(shí)別貢獻(xiàn)系數(shù)的特征選擇方法,從26張集成Gabor特征圖中選出4張作為表情圖像對(duì)應(yīng)的最終特征向量;最后利用訓(xùn)練樣本的最終特征向量構(gòu)建稀疏表示分類器的過完備字典,利用L1優(yōu)化函數(shù)對(duì)表情圖像對(duì)應(yīng)的最終特征向量求解稀疏表示,再計(jì)算測(cè)試樣本與每類表情的重構(gòu)樣本的所有重構(gòu)誤差,且選擇最小重構(gòu)誤差所對(duì)應(yīng)的表情作為最后的表情識(shí)別結(jié)果。實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)顯示,基于集成Gabor特征的稀疏人臉表情識(shí)別算法,能夠?qū)Ρ砬樘卣鬟M(jìn)行有效分離和表達(dá),同時(shí)降低特征維數(shù)并緊湊表征數(shù)據(jù),對(duì)表情進(jìn)行正確歸類。
【關(guān)鍵詞】：人臉表情識(shí)別 集成Gabor特征 差分二值編碼 稀疏表示
【學(xué)位授予單位】：沈陽工業(yè)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
• Abstract5-9
• 第1章 緒論9-28
• 1.1 研究背景與意義9-15
• 1.2 人臉表情識(shí)別概述15-25
• 1.2.1 人臉表情識(shí)別研究現(xiàn)狀15-17
• 1.2.2 人臉表情識(shí)別框架17-18
• 1.2.3 常用表情特征提取方法18-23
• 1.2.4 常用人臉表情分類方法23-25
• 1.2.5 表情識(shí)別研究中存在的難題25
• 1.3 研究內(nèi)容與目標(biāo)25-26
• 1.4 論文組織結(jié)構(gòu)26-28
• 第2章 基于集成Gabor特征的稀疏人臉表情識(shí)別算法28-39
• 2.1 傳統(tǒng)Gabor特征提取方法存在的問題28-29
• 2.2 算法整體流程設(shè)計(jì)29-30
• 2.3 人臉表情圖片來源介紹30
• 2.4 圖像預(yù)處理30-38
• 2.4.1 Adaboost人臉檢測(cè)算法31-38
• 2.4.2 歸一化處理38
• 2.5 本章小結(jié)38-39
• 第3章 基于集成Gabor特征的表情特征提取方法39-49
• 3.1 Gabor小波變換39-42
• 3.1.1 Gabor小波概述39-41
• 3.1.2 Gabor濾波器的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)41-42
• 3.2 Gabor特征集成42-47
• 3.2.1 均值融合42-44
• 3.2.2 差分二值編碼44-47
• 3.3 基于表情識(shí)別貢獻(xiàn)系數(shù)的特征選擇方法47-48
• 3.4 本章小結(jié)48-49
• 第4章 基于稀疏表示的表情識(shí)別方法49-61
• 4.1 稀疏表示的理論基礎(chǔ)49-56
• 4.1.1 稀疏表示的求解特性49-52
• 4.1.2 L1優(yōu)化問題的求解方法52-56
• 4.2 稀疏表示分類器56-60
• 4.2.1 過完備字典構(gòu)建56-57
• 4.2.2 稀疏系數(shù)求解57-60
• 4.2.3 表情識(shí)別結(jié)果60
• 4.3 本章小結(jié)60-61
• 第5章 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析61-71
• 5.1 實(shí)驗(yàn)說明61-62
• 5.2 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析62-70
• 5.2.1 圖像預(yù)處理62
• 5.2.2 表情特征提取62-65
• 5.2.3 特征選擇方案對(duì)比65-70
• 5.3 本章小結(jié)70-71
• 第6章 結(jié)論71-73
• 參考文獻(xiàn)73-76
• 在學(xué)研究成果76-77
• 致謝77

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：944818