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基于2D-FrFT多阶次特征融合的人脸表情识别技术

作　者: 张嗣思
导　师: 穆晓敏
学　校: 郑州大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 表情识别 2D-FrFT特征提取 特征融合 CCA SVM多层分类机制
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2011年
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内容摘要


人脸表情识别技术在人机交互、数字家庭、人工智能等方面拥有广阔的应用前景和市场价值,因此利用计算机自动识别人脸表情技术因其高实用性在图像处理、模式识别、计算机视觉等领域逐渐成为新的研究趋势。视觉图像特征被公认为是反映人类表情状态最重要的信息之一,因此本文对基于视觉图像特征的人脸表情识别技术进行了深入研究,在消化和借鉴目前国内外研究成果的基础上,首次将分数阶傅里叶变换应用于人脸表情特征的提取,并在此基础上提出了一种二维分数阶傅里叶变换域(2D-FrFT)多阶次特征融合分类算法。主要研究内容可概括为：研究和分析了常用的基于Gabor小波变换的人类表情特征提取算法及其性能,鉴于分数阶傅里叶变换(FrFT)与Gabor小波变换固有的联系,以及在时频分析中更灵活的表示,提出了基于二维分数阶傅里叶变换(2D-FrFT)的人脸表情特征提取算法。通过仿真实验分析了不同表情在2D-FrFT不同阶次下的时频域特征以及识别率,仿真结果表明：2D-FrFT的变换阶次与表情识别率之间存在必然的联系,在若干确定的变换阶次下基于2D-FrFT的人脸表情识别率较优于Gabor小波变换；设计了基于SVM的多层次分类机制,并将其运用于基于2D-FrFT的人脸表情识别系统。该机制通过“倒金字塔”式分类结构进行分层筛选,以减少参与每层分类的类别数,从而将每层分类过程控制在一个类别数较少的范围内。仿真实验结果表明：相对于SVM, FLDA, HMM等经典分类器,基于SVM的多层次分类机制可以及时调整分类层次,有效控制分类过程,减少误判,提高表情识别率；提出了基于2D-FrFT多阶次特征融合的人脸表情识别方法,该方法利用典型相关分析法(Canonical Correlation Analysis, CCA)对两个识别率较高阶次的时频域表情特征进行融合,利用投影后的相关特征矢量组成融合特征,以消除信息冗余和降低表情特征的维数。仿真实验表明：相对于2D-FrFT 48维单阶次特征,采用两个阶次特征进行CCA融合,仅利用36维融合特征即达到75%的平均表情识别率；与传统的串行融合法进行对比,经过CCA融合后的表情特征鉴别性更强,表情平均识别率显著提高；同时由于降低了降维数,系统计算量更低。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-8
目录  8-11
1 绪论  11-17
  1.1 课题研究背景  11-13
    1.1.1 人类情感理论的形成与发展  11-12
    1.1.2 情绪的基本理论  12-13
  1.2 人脸表情识别技术概述  13-16
    1.2.1 人脸表情识别的发展历程  13-14
    1.2.2 人脸表情识别的应用与难点  14-16
  1.3 论文结构  16-17
2 人脸表情识别技术研究综述  17-36
  2.1 人脸表情识别技术的系统框架  17
  2.2 人脸表情图像的预处理  17-20
    2.2.1 常用的人脸检测定位技术  17-18
    2.2.2 人脸表情图像的降维  18-20
  2.3 人脸表情特征提取技术  20-25
    2.3.1 人脸表情特征提取的研究现状  20-23
    2.3.2 常用的人脸表情特征提取方法  23-25
  2.4 人脸表情特征融合技术  25-29
    2.4.1 信息融合的基本理论  25-26
    2.4.2 信息融合的层次结构  26-28
    2.4.3 三种层次结构的对比  28-29
  2.5 人脸表情识别的分类技术  29-33
    2.5.1 常用分类技术概述  29-30
    2.5.2 基于SVM的分类器概述  30-33
  2.6 主要人脸表情数据库介绍  33-35
  2.7 本章小结  35-36
3 基于2D-FrFT特征提取与多层次分类的表情识别系统  36-50
  3.1 图像的分数阶傅里叶变换分析  36-41
    3.1.1 分数阶傅里叶变换概述  36-37
    3.1.2 图像分数阶傅里叶变换的幅度和相位信息  37-41
  3.2 基于2D-FrFT的人脸表情特征提取  41-44
    3.2.1 基于2D-FrFT的人脸表情特征提取算法  41-44
    3.2.2 人脸表情特征奇异性与2D-FrFT变换阶次的关系  44
  3.3 基于SVM多层次分类机制的表情识别系统  44-48
    3.3.1 多层次分类机制的设置  44-45
    3.3.2 仿真实验及分析  45-48
  3.4 本章小结  48-50
4 基于2D-FrFT多阶次特征融合的表情识别系统  50-61
  4.1 基于2D-FrFT人脸表情特征的多阶次特征融合  50-58
    4.1.1 基于串行融合的融合算法  50-51
    4.1.2 基于典型相关分析的融合算法  51-54
    4.1.3 仿真实验及分析  54-58
  4.2 分类器类型以及分类机制对识别率的影响  58-60
    4.2.1 分类器的选择以及分类机制的设置  58-59
    4.2.2 仿真实验及分析  59-60
  4.3 本章小结  60-61
5 总结与展望  61-63
  5.1 总结  61-62
  5.2 展望  62-63
参考文献  63-65
个人简历、在读期间发表的学术论文与研究成果  65-66
致谢  66

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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