人類(lèi)面部行為的研究是計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域和心理學(xué)以及人工智能的重要研究課題之一。相比面部表情的表達(dá)類(lèi)別,面部動(dòng)作單元能夠更為全面的表述人類(lèi)面部行為。當(dāng)前的面部動(dòng)作單元識(shí)別研究主要基于傳統(tǒng)SVM分類(lèi),以及當(dāng)下較為熱門(mén)的深度學(xué)習(xí)方法。然而這些方法將人臉作為整體來(lái)識(shí)別面部動(dòng)作單元,從而導(dǎo)致面部動(dòng)作單元識(shí)別受到不相關(guān)部分的干擾。針對(duì)此,本文提出基于分塊深化網(wǎng)絡(luò)的面部動(dòng)作單元識(shí)別方法和基于RPN網(wǎng)絡(luò)面部動(dòng)作單元識(shí)別方法。論文主要的研究?jī)?nèi)容包括:(1)設(shè)計(jì)了基于分塊深化網(wǎng)絡(luò)的面部動(dòng)作單元識(shí)別方法。首先,使用人臉檢測(cè)方法對(duì)圖像檢測(cè)人臉,然后對(duì)包含人臉的圖像進(jìn)行面部標(biāo)準(zhǔn)化,去除與面部行為無(wú)關(guān)的部分。其次,使用分塊深化網(wǎng)絡(luò)面標(biāo)準(zhǔn)化的人臉進(jìn)行分塊卷積,從而將不同AU映射到不同分塊,避免了無(wú)關(guān)面部分塊對(duì)AU識(shí)別的干擾。網(wǎng)絡(luò)結(jié)合了當(dāng)下比較流行的目標(biāo)檢測(cè)網(wǎng)絡(luò)的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu),進(jìn)而,通過(guò)能夠使得網(wǎng)絡(luò)更有效的提取面部特征;最后,對(duì)提取到的Feature Map進(jìn)行分類(lèi)回歸得到AU識(shí)別的結(jié)果。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的基于分塊深化網(wǎng)絡(luò)的面部動(dòng)作單元識(shí)別方法效果優(yōu)于傳統(tǒng)的基于SVM的AU識(shí)別和當(dāng)下較為流行的全監(jiān)督AU識(shí)別方法。(2)...

【文章頁(yè)數(shù)】：55 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖2-3圖像旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算方法示意圖

基于分塊深化網(wǎng)絡(luò)的面部動(dòng)作單元識(shí)別方法9圖2-3圖像旋轉(zhuǎn)角度計(jì)算方法示意圖Figure2-3Schematicdiagramofimagerotationanglecalculationmethod根據(jù)旋轉(zhuǎn)角度對(duì)包含人臉圖片進(jìn)行逆向旋轉(zhuǎn)，得到圖像I1,對(duì)旋轉(zhuǎn)后的圖像進(jìn)行人臉檢測(cè)，....

圖2-6CK+數(shù)據(jù)集上部分?jǐn)?shù)據(jù)

基于分塊深化網(wǎng)絡(luò)的面部動(dòng)作單元識(shí)別方法13圖2-6CK+數(shù)據(jù)集上部分?jǐn)?shù)據(jù)Fig2-6SomedataontheCK+datasetCK+庫(kù)雖然內(nèi)容豐富，但樣本不夠均衡。MMI庫(kù)相比CK+而言，樣本較為均衡，MMI庫(kù)包括了來(lái)自75個(gè)被試的2900段視頻序列,其中來(lái)自27個(gè)被標(biāo)注者中....

圖2-7MMI數(shù)據(jù)集上部分?jǐn)?shù)據(jù)

基于分塊深化網(wǎng)絡(luò)的面部動(dòng)作單元識(shí)別方法13圖2-6CK+數(shù)據(jù)集上部分?jǐn)?shù)據(jù)Fig2-6SomedataontheCK+datasetCK+庫(kù)雖然內(nèi)容豐富，但樣本不夠均衡。MMI庫(kù)相比CK+而言，樣本較為均衡，MMI庫(kù)包括了來(lái)自75個(gè)被試的2900段視頻序列,其中來(lái)自27個(gè)被標(biāo)注者中....

圖2-8人臉檢測(cè)和

西安理工大學(xué)工程碩士專業(yè)學(xué)位論文14(a1)(b1)(c1)(a2)(b2)(c2)(a3)(b3)(c3)(a4)(b4)(c4)圖2-8人臉檢測(cè)和校正相關(guān)實(shí)驗(yàn)結(jié)果其中a1-c1和a2-c2為MMI上的結(jié)果，a3-c3和a4-c4為CK+上的結(jié)果Fig2-8Experiment....

本文編號(hào)：3955752