本文關(guān)鍵詞：人臉表情識(shí)別新算法研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《北京理工大學(xué)》 2015年

人臉表情識(shí)別新算法研究

岳雷  

【摘要】：人臉表情識(shí)別是計(jì)算機(jī)視覺以及模式識(shí)別領(lǐng)域的熱點(diǎn)研究問題，自20世紀(jì)80年代以來的三十年間受到了越來越多學(xué)者的重視。同時(shí)，作為人工智能以及情感分析的重要分支，人臉表情識(shí)別在人機(jī)交互、重癥病房監(jiān)護(hù)等領(lǐng)域具有很大的研究價(jià)值以及應(yīng)用前景。早期的人臉表情識(shí)別專注于二維圖片以及圖片序列，也即視頻上的算法實(shí)現(xiàn)。但是由于二維人臉圖像是三維物體向二維平面的投影，在投影過程中必然會(huì)損失紋理、形狀等特征，還會(huì)受到姿態(tài)、光照等因素的影響，所以近十年來，基于三維人臉點(diǎn)云模型的表情識(shí)別成為該領(lǐng)域的研究重點(diǎn)和中心。 本文首先提出兩種完全自動(dòng)的基于三維點(diǎn)云數(shù)據(jù)的表情特征提取乃至分類算法；其次在二維表情識(shí)別領(lǐng)域，通過擴(kuò)展已有算法得到了三種優(yōu)秀的表情分類特征提取方法；最后，通過使用網(wǎng)絡(luò)文本搜索的方法，建立接近于真實(shí)生活中人們呈現(xiàn)表情狀態(tài)的二維人臉表情數(shù)據(jù)庫。本文的主要研究工作以及提出的創(chuàng)新點(diǎn)如下： 第一,提出一種基于自動(dòng)獲取三維及二維特征點(diǎn)的三維人臉表情識(shí)別算法。該算法采用在三維點(diǎn)云、深度圖像以及三維點(diǎn)云對應(yīng)的二維紋理圖像上分別自動(dòng)獲得特定特征點(diǎn)，并將非點(diǎn)云上獲得的特征點(diǎn)映射回三維點(diǎn)云以獲得全部需用特征點(diǎn)的方法�；谶@些自動(dòng)獲取的特征點(diǎn)得到三維歐氏距離組成特征向量分類表情，實(shí)現(xiàn)了完全自動(dòng)的三維表情特征提取以及分類過程。 第二,提出了一種通過提取所有實(shí)驗(yàn)對象每種不同表情點(diǎn)云上始于鼻尖、終止于經(jīng)剪切規(guī)整過的三維人臉點(diǎn)云的邊界的呈放射狀人臉面部曲線族，并計(jì)算不同表情曲線之間的距離。最后使用自動(dòng)特征選取算法獲取區(qū)分度最高特征子集的方法實(shí)現(xiàn)自動(dòng)的三維人臉表情分類識(shí)別。 第三,使用一種直方圖上下文情境化算法，提取由局部微紋理算子所獲得直方圖向量的空間組織結(jié)構(gòu)特性，以進(jìn)一步挖掘特征向量判別度、提高表情正確率。面部圖片可以使用局部微紋理算子非常有效的表征。使用這些算子獲得的表征人臉表情圖片的直方圖向量包含有豐富的對不同種類表情進(jìn)行判別的信息。為了度量該信息，本文引入直方圖上下文情境化算法來加強(qiáng)由局部微紋理算子獲得的直方圖向量的類間判別度，實(shí)驗(yàn)表明，此方法可以大幅度提高原始直方圖向量的表情判別度。 第四,擴(kuò)展了一種圖像空間域局部微紋理提取算法，應(yīng)用算法提取時(shí)間–空間域特征向量。該算法通過分別提取表情序列各幀以及由各幀相同位置行和列組成的與各幀相垂直的兩個(gè)平面（共三個(gè)平面）的WLD特征向量，連接所有特征向量組成原始表情時(shí)間–空間域特征向量。通過編碼該直方圖向量的上下文情境化，，可以獲得優(yōu)異的表情分類識(shí)別結(jié)果。 第五,擴(kuò)展形狀上下文算法，并使用該算法表征LBP編碼圖像以提取表情分類特征向量。該算法首先對一幅人臉圖像使用LBP算法編碼。編碼整幅人臉圖像后，在此LBP編碼圖像上均勻密集取點(diǎn)。以每一個(gè)特征點(diǎn)為原點(diǎn)使用旋轉(zhuǎn)不變SC的極坐標(biāo)系取得SC特征直方圖。所謂旋轉(zhuǎn)不變SC是指計(jì)算特征點(diǎn)周圍的主梯度方向，以該主梯度方向作為極坐標(biāo)系的初始方向指向。該直方圖的每一個(gè)柱柄又由一個(gè)子直方圖組成，該子直方圖是SC極坐標(biāo)劃分的每一個(gè)區(qū)間所覆蓋LBP編碼圖像上子區(qū)域的LBP直方圖。當(dāng)取得所有樣本點(diǎn)的SC直方圖后，將這些直方圖連接起來組成整幅圖像的特征直方圖向量作為特征進(jìn)行表情分類。 第六,表情數(shù)據(jù)庫的建立對算法的驗(yàn)證至關(guān)重要。但現(xiàn)有的表情數(shù)據(jù)庫都有自己的明顯缺點(diǎn)：實(shí)驗(yàn)對象稀少，表情圖片不足；得到的表情數(shù)據(jù)均是在實(shí)驗(yàn)室嚴(yán)格限制條件下獲得，而非日常自然表情。因此，本文提出了一種基于網(wǎng)絡(luò)搜索組建二維表情數(shù)據(jù)庫的理論框架。該理論框架包含兩個(gè)主要組成部分：按照關(guān)鍵詞文本搜索的數(shù)據(jù)庫組建過程以及基于自主學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)庫圖片搜索結(jié)果精煉過程。使用此框架建立的數(shù)據(jù)庫將克服以上提到的現(xiàn)有數(shù)據(jù)庫的缺點(diǎn)。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：北京理工大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：TP391.41
【目錄】：

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【共引文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：218670