基于微表情特征的表情識別研究.pdf

1、微表情具有持續(xù)時間短、動作強度低的特點，是人類心理活動的下意識動作，往往反映人真實的情感變化，基于這一特點，微表情研究開始受到醫(yī)學臨床、安全保障、謊言識別、人工智能等各方面專家學者的高度關注
　　在充分研究已有表情識別算法的基礎上，針對微表情特征，提出基于差分定位與光流特征提取的間接微表情識別方法。方法根據微表情動作幅度小、運動區(qū)域少的特征，以面部行為編碼系統(tǒng)理論為基礎將人臉劃分為不同的表情敏感部位，并對表情敏感部位的圖像序列進行

2、差分，從而確定臉部的運動區(qū)域，鎖定表情動作部位。之后，針對微表情動作強度低、幀間差異小的特征，采用光流分析，獲得臉部各運動區(qū)域像素點的運動狀態(tài);通過主成分分析算法提取運動區(qū)域光流的主成分特征，降低像素點運動狀態(tài)特征的維度，形成基于光流分析與主成分分析的運動特征提取算法。最后，根據微表情研究的定義、分類特點，結合臉部動作編碼系統(tǒng)與運動單元的運用，以各運動區(qū)域光流的主成分特征作為輸入，通過支持向量機判斷臉部運動單元分類，間接推導微表情類別。