本文關(guān)鍵詞：數(shù)字動漫藝術(shù)中的視覺符號及審美研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

《西安電子科技大學(xué)》 2012年

基于標準模型特征的人臉表情識別研究

張強  

【摘要】：面部表情是一種重要的肢體語言，在人們的日常生活中，只有7%的信息是通過語言來傳遞的，而55%的信息則是通過面部表情來傳遞的。人臉表情識別是讓計算機對人臉的表情信息進行特征提取分析，通過結(jié)合人類先驗知識進行自我學(xué)習(xí)、推理以及判斷，進而去理解人臉表情蘊含的信息，最終實現(xiàn)人機之間的智能交互。它在機器人技術(shù)、圖像理解、虛擬現(xiàn)實技術(shù)等諸多領(lǐng)域都有著潛在的應(yīng)用價值。對表情識別領(lǐng)域的研究可以推動計算機向智能化和人性化方向更好地發(fā)展，具有非常重要的現(xiàn)實意義。 盡管目前人臉表情識別技術(shù)己經(jīng)取得了不少進展，然而與人類自身的表情識別性能相去甚遠，仍需進一步深入研究。本文屬于應(yīng)用數(shù)學(xué)與生命科學(xué)的交叉研究，基于生物仿生學(xué)和人類視覺神經(jīng)系統(tǒng)的目標識別處理過程，研究了基于視覺感知機理的特征提取模型，提出了一種基于標準模型特征（Standard ModelFeatures，SMF）的人臉表情識別方法。該方法利用改進的SMF進行表情特征提取，結(jié)合SVM分類算法進行人臉表情識別，在JAFFE和TFEID人臉表情數(shù)據(jù)庫上的實驗平均識別率達到85%以上，若每人兩幅圖片作訓(xùn)練則能達到95%以上。實驗表明，基于視覺感知機理的SMF提取方法具有很好的表情表征能力，和現(xiàn)有的主要人臉表情識別方法相比，基于SMF-SVM的人臉表情識別方法具有更高的魯棒性和準確性。

【關(guān)鍵詞】：
【學(xué)位授予單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2012
【分類號】：TP391.41
【目錄】：

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