基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉微表情識(shí)別及其可視化研究
發(fā)布時(shí)間:2023-04-16 09:53
人的面部表情,是指通過人的眼、唇等各個(gè)局部肌肉變化而顯示出的人類真實(shí)情緒感受,它是人與人之間交流和傳輸各種信息的直接媒介。與人們?nèi)粘K熘钠胀娌勘砬椴煌?人臉微表情是人特有的情緒表達(dá)方式,它無法偽裝和隱藏,能夠最為直接和明確地表達(dá)出人的真實(shí)意圖,因此在公共安全、醫(yī)學(xué)臨床以及社會(huì)生活等各個(gè)方面都有巨大的研究?jī)r(jià)值。人臉微表情有三個(gè)顯著區(qū)別于普通表情的特點(diǎn),即“動(dòng)作幅度小”、“持續(xù)時(shí)間短”以及“不同時(shí)出現(xiàn)在多處面部區(qū)域”,這也是人臉微表情識(shí)別所面臨的三大難題。論文從這三個(gè)問題出發(fā),主要完成了以下三個(gè)方面的工作:第一,為了解決微表情“幅度小,難以被識(shí)別”的問題,論文引入了一種基于眼部干擾消除的視頻動(dòng)作放大方法,解決了放大過程中由于眨眼動(dòng)作帶來的眼部視頻變形問題,同時(shí)對(duì)現(xiàn)有數(shù)據(jù)集進(jìn)行逐個(gè)放大處理并重新構(gòu)建了放大數(shù)據(jù)集magCASME、magCASME II。第二,針對(duì)目前計(jì)算機(jī)自動(dòng)實(shí)現(xiàn)的微表情識(shí)別技術(shù)識(shí)別準(zhǔn)確率難以提升的問題,論文將卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)引入人臉微表情的識(shí)別方法中,實(shí)現(xiàn)了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在微表情識(shí)別任務(wù)上的應(yīng)用。同時(shí),與以往算法相比,論文摒除了合并數(shù)...
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 論文結(jié)構(gòu)概要
第二章 表情相關(guān)數(shù)據(jù)集及識(shí)別方法概述
2.1 表情識(shí)別依據(jù)
2.2 相關(guān)數(shù)據(jù)集及數(shù)據(jù)樣本分析
2.3 表情識(shí)別相關(guān)技術(shù)簡(jiǎn)介
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于視頻動(dòng)作放大的微表情數(shù)據(jù)處理
3.1 歐拉視頻放大及其改進(jìn)方法
3.2 眼部干擾消除的微表情動(dòng)作放大方法
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉微表情識(shí)別
4.1 識(shí)別方法概述
4.2 模型及參數(shù)設(shè)置
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4 本章小結(jié)
第五章 基于光流估計(jì)的微表情動(dòng)作可視化
5.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光流估計(jì)模型
5.2 人臉微表情的光流估計(jì)及其可視化方法
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 研究總結(jié)
6.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間完成的科研成果
致謝
本文編號(hào):3791276
【文章頁數(shù)】:66 頁
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【文章目錄】:
摘要
Abstract
第一章 緒論
1.1 研究背景和意義
1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
1.3 研究?jī)?nèi)容和創(chuàng)新點(diǎn)
1.4 論文結(jié)構(gòu)概要
第二章 表情相關(guān)數(shù)據(jù)集及識(shí)別方法概述
2.1 表情識(shí)別依據(jù)
2.2 相關(guān)數(shù)據(jù)集及數(shù)據(jù)樣本分析
2.3 表情識(shí)別相關(guān)技術(shù)簡(jiǎn)介
2.4 本章小結(jié)
第三章 基于視頻動(dòng)作放大的微表情數(shù)據(jù)處理
3.1 歐拉視頻放大及其改進(jìn)方法
3.2 眼部干擾消除的微表情動(dòng)作放大方法
3.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
3.4 本章小結(jié)
第四章 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人臉微表情識(shí)別
4.1 識(shí)別方法概述
4.2 模型及參數(shù)設(shè)置
4.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
4.4 本章小結(jié)
第五章 基于光流估計(jì)的微表情動(dòng)作可視化
5.1 基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的光流估計(jì)模型
5.2 人臉微表情的光流估計(jì)及其可視化方法
5.3 實(shí)驗(yàn)結(jié)果與分析
5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
6.1 研究總結(jié)
6.2 未來展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間完成的科研成果
致謝
本文編號(hào):3791276
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