表情識別隱馬爾可夫模型K-L變換人臉檢測論文

1、表情識別論文：人臉表情識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)【中文摘要】面部表情識別是計算機(jī)科學(xué)與人機(jī)交互領(lǐng)域的一個新興研究課題。面部表情是人們內(nèi)心情感的真實表露。美國著名心理學(xué)家阿爾培特認(rèn)為,在人們進(jìn)行感情表達(dá)時,往往言詞的使用只占7%,聲調(diào)占38%,而剩下的55%由面部表情來完成。人臉表情識別的是讓人工智能產(chǎn)品能夠識別出人的表情,進(jìn)而分析人的內(nèi)心情感。人臉表情識別對人機(jī)交互、安全、機(jī)器人、通信和汽車領(lǐng)域都起著不可估量的作用；因此,對于人臉表情識別的研究具有非常重要的研究和應(yīng)用價值。表情識別主要分為兩大類：動態(tài)視頻的表情識別和靜態(tài)圖像的表情識別。本人針對靜態(tài)圖像的表情識別做了如下工作：1.研究并實現(xiàn)了基于模板

2、匹配方法的人臉檢測,包括制作人臉模板,選擇匹配算法及采用馬賽克檢驗方法檢測人臉；在表情識別中,成功檢測人臉是表情識別的首要任務(wù)。2.研究并實現(xiàn)了表情圖像的預(yù)處理算法,由于各種圖像尺寸不同,背景不同,并會有多種光照條件的影響,因此,首先采用直方圖均衡化等方法對圖像進(jìn)行預(yù)處理。預(yù)處理為提高表情識別率奠定了良好的基礎(chǔ)。3.實現(xiàn)基于軸對稱性的人眼和嘴巴的定位方法,假設(shè)單眼區(qū)域和嘴巴區(qū)域均具有關(guān)于中心垂線軸對稱的特性,首先找到一只單眼的下半部.【英文摘要】Facial expression analysis is rapidly becoming an area of intense interest

3、in computer science and human-computer interaction design communities. The most expressive way humans display emotions is through facial expressions. One of America famous psychologist named Albert said:when a man shows his emotions, his words carrying 7 percent of emotions, his tune carrying 38 per

4、cent and his expression carrying the rest 55 percent. The purpose of facial expression recognization is to make the computer recognize pe.【關(guān)鍵詞】表情識別 隱馬爾可夫模型 K-L變換 人臉檢測【英文關(guān)鍵詞】Facial expression recognition HMM K-L transform Face detection【目錄】人臉表情識別系統(tǒng)的研究與實現(xiàn)致謝5-6中文摘要6-8ABSTRACT8-9序10-141 緒論14-211.1 研究背景與

5、意義14-151.2 研究歷史與現(xiàn)狀15-171.3 研究內(nèi)容17-201.4 本文的內(nèi)容結(jié)構(gòu)20-212 人臉檢測21-312.1 人臉檢測背景21-222.2 人臉檢測方法概述22-232.3 圖像預(yù)處理直方圖均衡化23-252.4 基于模板匹配的人臉檢測25-312.4.1 制作模板26-272.4.2 模板匹配算法27-282.4.3 馬賽克檢測28-292.4.4 實驗結(jié)果29-313 面部器官定位與特征提取31-443.1 定位眼睛31-363.1.1 眼睛定位方案31-323.1.2 眉眼區(qū)域定位32-343.1.3 眼睛精確定位34-363.2 定位嘴巴36-383.2.1 圖像角度歸一化36-373.2.2 圖像黑白二值化37-383.2.3 嘴巴最終定位383.3 特征提取38-443.3.1 K-L變換原理39-403.3.2 K-L變換在人臉表情識別中的應(yīng)用40-444 表情分類與識別44-574.1 表情分類的常用方法概述44-454.2 分類器的設(shè)計與實現(xiàn)45-524.2.1 隱馬爾可夫模型概述45-474.2.2