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面部表情识别方法的研究

作　者: 欧阳琰
导　师: 桑农
学　校: 华中科技大学
专　业: 控制科学与工程
关键词: 表情识别技术 面部运动单元 稀疏编码 多分类器融合 基于参数估计的稀疏编码
分类号: TP391.41
类　型: 博士论文
年　份: 2013年
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内容摘要


人脸表情识别技术能够使计算机识别人的表情,从而营造真正和谐的人机环境。表情识别对建立友好的人机交互界面有着非同一般的重要意义。如今表情识别技术已经深入应用到了我们日常生活中的多个领域：远程教育系统、疲劳驾驶检测系统和微笑检测技术等。因此,本文着重研究了表情识别中的几项关键技术。表情识别技术不同于人脸识别和纹理识别,它拥有自己独有的定义和特性。如今,表情识别关键技术的研究重点主要体现在两个方面：(1)利用表情的独有特性(面部运动单元)来改进经典的人脸识别或者纹理识别方法；(2)模拟生物视觉系统提出表情识别方法,使该方法拥有生物视觉系统的特点,即对噪声和遮挡等具有一定的鲁棒性。本文通过研究以上两个方面中的现有先进关键技术,综合运用了数字图像处理、生物视觉感知等人工智能技术对这些关键技术进行了改进。基于面部运动单元的表情识别方法是当前表情识别方法中的关键技术之一,本文在认真分析经典算法的基础上,提出了新的特征组合策略和采用了分类能力更强的分类器训练方法,从而进一步提高了识别准确率。但是,基于面部运动单元的表情识别方法是没有考虑表情识别中的噪声和遮挡等关键问题的。因此,本文对另一项表情识别方法中的关键技术也进行了研究,即对遮挡鲁棒的表情识别技术。由于生物视觉系统能够非常轻易的分辨出带有噪声和遮挡的人脸表情,因此在模拟生物视觉系统的基础上,基于稀疏表达的分类方法被越来越多的应用到表情识别之中。本文在研究稀疏表达的基础上,根据不同的应用情况提出了多种改进思路：(1)为了提高基于稀疏表达分类方法的识别率,提出了采用方向梯度直方图描述子替代传统的特征；(2)提出了一种模拟生物视觉的表情识别模型,并以此模型为标准确定了局部二值化模式与方向梯度直方图是最佳的特征提取方式,并使用基于贝叶斯理论的分类器融合方法对基于两种特征的分类方法进行了决策级上的融合,进一步提升了识别准确率；(3)针对前面两种方法运算时间过高的问题,提出了2项特征选取准则,并根据该准则选取出了新的特征,虽然使用该特征分类方法的识别准确率不如前面两种方法,但是处理单幅图像的运算时间大幅下降,并且其识别准确率是高于现有基于稀疏表达的分类方法。(4)为了进一步提高分类方法的鲁棒性,使用了一种基于参数估计的稀疏编码求解方法,并证明该方法能够提升基于稀疏表达表情识别方法的鲁棒性。

全文目录


摘要  4-6
Abstract  6-8
目录  8-12
1 绪论  12-26
  1.1 研究意义与应用前景  12-14
  1.2 人脸表情的基本定义  14-17
  1.3 表情识别方法概述  17-23
  1.4 论文的主要研究内容  23
  1.5 论文的结构  23-26
2 基于面部运动单元的表情识别方法  26-44
  2.1 基于面部运动单元成分特征的表情识别方法  27-32
  2.2 基于面部运动单元组合特征的表情识别方法  32-38
  2.3 实验与分析  38-43
  2.4 本章小结  43-44
3 基于稀疏表达的分类方法  44-59
  3.1 稀疏编码原理  44-45
  3.2 基于稀疏表达的分类方法介绍  45-47
  3.3 稀疏编码在表情识别中的应用  47-49
  3.4 实验与分析  49-57
  3.5 本章小结  57-59
4 基于HOG特征与稀疏编码的表情识别方法  59-70
  4.1 HOG特征提取  61-64
  4.2 基于HOG特征的鲁棒表情识别方法  64-65
  4.3 实验与分析  65-69
  4.4 本章小结  69-70
5 基于多稀疏编码分类器融合的表情识别方法  70-86
  5.1 模拟生物视觉神经网络的表情识别模型  73-75
  5.2 提取LBP特征  75-77
  5.3 分类器组合策略  77-81
  5.4 基于多稀疏编码分类器融合的表情识别方法  81
  5.5 实验与分析  81-85
  5.6 本章小结  85-86
6 基于LBP map特征与稀疏编码的表情识别方法  86-98
  6.1 典型特征提取算法的加速方法分析  86-90
  6.2 特征选取准则  90-91
  6.3 LBP map提取  91-93
  6.4 基于LBP map的稀疏编码表情识别方法  93
  6.5 实验与分析  93-97
  6.6 本章小结  97-98
7 基于参数估计的稀疏编码在表情识别中的应用  98-105
  7.1 基于参数估计的稀疏编码求解原理  98-100
  7.2 基于参数估计的稀疏编码模型的表情识别方法  100-102
  7.3 实验与分析  102-104
  7.4 本章小结  104-105
8 结论与展望  105-107
  8.1 研究结论  105-106
  8.2 研究不足  106-107
致谢  107-108
参考文献  108-115
附录1 攻读学位期间发表的学术论文  115-116
附录2 公开发表的学术论文与博士学位论文的关系  116-117
附录3 攻读学位期间参与课题  117

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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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