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基于嵌入式的人脸表情识别系统的研究

作　者: 郭鹏鹏
导　师: 陶学恒; 金桂月
学　校: 大连工业大学
专　业: 模式识别与智能系统
关键词: 嵌入式 图像采集 人脸检测 表情识别 小波变换
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2012年
下　载: 3次
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内容摘要


人脸表情识别的研究是结合了多门学科的研究,在各项领域中都能起到很好的推动作用,表情识别的应用又是很广泛的,能够应用到远程教育、安全交通、医疗行业等多个领域,所以研究表情识别具有重大的意义。本文研究了人脸表情识别的各个阶段,对原始的图像信息进行人脸的检测定位,然后对检测到的人脸区域进行特征的提取降维处理,最终达到了有效的分类,识别出表情所属的范畴。本文重点介绍了基于肤色的人脸检测、基于二维Gabor小波的特征提取、基于PCA和LDA的融合算法的特征降维和基于SVM的表情识别的分类,在特征降维的方面,本文提出了一种新的降维算法,通过结合PCA和经典的LDA的算法来对表情特征进行降维处理,实验结果表明该算法大大的提高了计算机执行算法的速度和表情的识别率。在人脸表情算法的研究基础上,本文为了适应不同场合的需求,提出了使用嵌入式的平台作为基础的研究平台,在嵌入式平台的低功耗、处理单一、成本低、携带便利、易操作等的特点的基础上,使用了一种基于ARM Cortex-A8系列的核心处理器。这个嵌入式平台主要包括了人脸图像信息的采集的驱动模块、采集的控制模块、图像检测模块以及网络传输模块,着重介绍了嵌入式(ARM Cortex-A8)、图像传感器ov5640、图像采集接口Video4Linux和网络传输WG7310的应用。实验结果表明,所设计的系统平台,具有稳定的性能,能实时的捕捉到清晰准确的图像数据,在远程图像信息采集上具有很好的实用性。在实验部分,本文使用嵌入式平台采集了不同场合的图像信息,结合新型的算法,在Visual C++和Mat lab下做了大量的测试和仿真,通过仿真结果表明,对于采集来的高清的图像信息,能够对其有效地检测出人脸的区域,对于融合的降维算法的仿真,能够大大的提高表情识别率。

全文目录


摘要  4-5
Abstract  5-7
目录  7-9
第一章 绪论  9-16
  1.1 课题的背景与意义  9-10
  1.2 人脸表情识别的简介  10-14
    1.2.1 人脸表情识别研究的挑战性  11-12
    1.2.2 目前研究中存在的问题和发展的方向  12-14
  1.3 论文的主要工作和研究的成果  14-15
  1.4 本文的结构安排  15-16
第二章 嵌入式平台的搭建  16-29
  2.1 系统的功能分布和总体设计  16-17
  2.2 嵌入式Linux操作系统  17-18
  2.3 处理器的选型  18-21
    2.3.1 ARM Cortex-A8处理器  19
    2.3.2 ARM Cortex-A8处理器的集成AP模块  19-21
  2.4 SD-CARD存储模块  21-22
  2.5 OV5640的摄像头  22-24
  2.6 TFP410的LCD触摸显示器  24-26
  2.7 WG7310的WIFI网络通信  26-27
  2.8 本章小结  27-29
第三章 嵌入式系统的实现  29-40
  3.1 嵌入式Linux系统的组成  29-30
  3.2 交叉编译工具的安装  30-31
  3.3 一级启动代码MLO的编译  31-33
    3.3.1 X-loader启动引导u-boot过程分析  31-32
    3.3.2 MLO的映像生成  32-33
  3.4 二级启动代码U-boot编译  33-35
    3.4.1 U-boot的简介  33-35
    3.4.2 u-boot.bin映像的生成  35
  3.5 内核的编译  35-37
    3.5.1 Linux内核的结构  35
    3.5.2 Linux内核的配置与编译  35-37
  3.6 Android根文件系统的制作  37-38
  3.7 制作可启动系统的SD卡  38-39
  3.8 本章小结  39-40
第四章 人脸表情识别的算法研究  40-49
  4.1 人脸表情识别的总体框架  40-41
  4.2 基于肤色的人脸区域检测  41-43
    4.2.1 图像的灰度变换  42
    4.2.2 图像的二值化  42-43
    4.2.3 图像的直方图修正  43
  4.3 基于二维Gabor小波的人脸特征提取  43-45
    4.3.1 二维Gabor滤波函数  44
    4.3.2 表情特征的提取  44-45
  4.4 表情特征的降维  45-47
    4.4.1 PCA特征降维  45-46
    4.4.2 PCA和LDA的融合算法  46-47
  4.5 基于SVM的表情特征的分类  47-48
  4.6 本章小结  48-49
第五章 人脸表情识别的实验和结果分析  49-62
  5.1 嵌入式平台图像数据采集实现和结果分析  49-52
    5.1.1 OV5640摄像头驱动的加载  49-50
    5.1.2 基于video4linux的图像采集实现  50-51
    5.1.3 结果分析  51-52
  5.2 人脸表情识别的仿真结果与分析  52-59
    5.2.1 人脸检测的仿真和结果分析  53-57
    5.2.2 Gabor特征提取的仿真  57-58
    5.2.3 PCA和LDA特征降维的仿真  58-59
  5.3 实验结果与分析  59-61
  5.4 本章小结  61-62
第六章 结论与展望  62-64
  6.1 结论  62
  6.2 展望  62-64
参考文献  64-66
攻读硕士学位期间发表的论文  66-67
致谢  67

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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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