發(fā)布時(shí)間：2017-12-23 03:22

  本文關(guān)鍵詞：基于特征映射的多角度人臉表情識(shí)別　出處：《山東大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 人機(jī)交互 多角度人臉表情識(shí)別 特征映射 分類器融合 稀疏表示分類器

【摘要】：人的面部表情蘊(yùn)含著豐富的情感信息,也是人們除了語(yǔ)言、文字、聲音之外比較重要的溝通方式。現(xiàn)在大多數(shù)針對(duì)人臉表情識(shí)別的研究都是針對(duì)正面人臉進(jìn)行,然而正面人臉表情是對(duì)表情理想化的表達(dá)�，F(xiàn)實(shí)生活中,采集設(shè)備可能會(huì)從各個(gè)角度捕捉表情數(shù)據(jù)。因此,針對(duì)多角度人臉表情圖像進(jìn)行識(shí)別,提出魯棒性更強(qiáng)的人臉表情識(shí)別算法,在人機(jī)交互領(lǐng)域有著重大的意義。由于公開的多角度人臉表情庫(kù)較少,以及算法方面的限制,針對(duì)多角度表情識(shí)別的研究十分有限。現(xiàn)有的多角度人臉表情識(shí)別方法包括針對(duì)每個(gè)角度訓(xùn)練不同的分類器,或者用一個(gè)單獨(dú)的分類器學(xué)習(xí)所有的角度。然而,這些方法忽略了不同角度的人臉表情僅僅是相同表情的不同表現(xiàn)。因此,本文在研究正面人臉表情識(shí)別的基礎(chǔ)上,提出了用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行特征映射的方法,將多角度表情特征映射為正面表情特征再進(jìn)行分類,提高了多角度表情識(shí)別中角度方面的魯棒性。主要工作有以下幾個(gè)方面:首先,介紹了人臉表情識(shí)別的研究背景和意義,從人臉檢測(cè)、特征提取和分類識(shí)別三個(gè)方面,總結(jié)了人臉表情識(shí)別的研究現(xiàn)狀,并研究了目前現(xiàn)有的正面表情識(shí)別與多角度表情識(shí)別算法,在比較分析了各種算法的優(yōu)缺點(diǎn)后,確定了用特征映射解決多角度表情識(shí)別問題的思路。并進(jìn)行了人臉檢測(cè)、圖像預(yù)處理等工作,選擇了對(duì)方向和尺度不敏感的金字塔式梯度方向直方圖特征作為本文的特征。第二,設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了多角度人臉表情識(shí)別中的特征映射方法。RBF網(wǎng)絡(luò)不僅結(jié)構(gòu)簡(jiǎn)單,還有著較強(qiáng)的非線性映射能力和自學(xué)習(xí)能力,特別是局部逼近能力和學(xué)習(xí)速度表現(xiàn)優(yōu)異。因此本文選擇了徑向基神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行多角度表情特征到正面表情特征的映射工作。第三,設(shè)計(jì)了多角度人臉表情識(shí)別的算法框架,在提取的PHOG特征的基礎(chǔ)上,研究了k近鄰分類器與稀疏表示分類器,并分析了融合的k近鄰稀疏表示分類器。實(shí)驗(yàn)對(duì)改進(jìn)前后的稀疏表示分類器的平均識(shí)別率與運(yùn)行時(shí)間都進(jìn)行了比較,結(jié)果表明,k近鄰稀疏表示分類器在大大減少運(yùn)行時(shí)間的同時(shí),對(duì)人臉表情也具有一定的分類能力。第四,本文建立了山東大學(xué)多角度人臉表情數(shù)據(jù)庫(kù),該數(shù)據(jù)庫(kù)包含了 10個(gè)人在7個(gè)姿態(tài)角度下的6類基本表情的彩色數(shù)據(jù)與深度數(shù)據(jù),7個(gè)姿態(tài)角度用7個(gè)攝像頭同時(shí)采集。此外,介紹了人臉表情識(shí)別中常用的幾個(gè)公開數(shù)據(jù)庫(kù),包括正面人臉表情數(shù)據(jù)庫(kù)CK+和JAFFE,以及多角度人臉表情數(shù)據(jù)庫(kù)Multi-PIE,并在這些公開的數(shù)據(jù)集以及自建的數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了正面人臉表情識(shí)別以及多角度表情識(shí)別的實(shí)驗(yàn)。
【學(xué)位授予單位】：山東大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：TP391.41

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：1322225