基于眾包采集的表情識別訓練系統(tǒng)的研制.pdf

1、人臉表情識別是指機器通過算法得到人臉表情信息，從而判斷人的心理和情緒。表情識別涉及圖像處理和機器視覺等多學科領域，發(fā)展迅猛，算法多樣，但是新穎高效的算法都是由大量圖像數(shù)據(jù)支撐的，對于標定好的表情數(shù)據(jù)樣本在數(shù)量上的需求極大?？梢哉f，情感樣本圖像數(shù)量的不足是制約表情識別算法發(fā)展的最大難題。
　　眾包技術是一種新的生產(chǎn)組織方式。在最近幾年的時間里，眾包已經(jīng)廣泛地擴散進互聯(lián)網(wǎng)領域。盡管是一個相對新興的技術，但是眾包技術擁有設計良好的激勵機

2、制，數(shù)量龐大的各行各業(yè)的眾包工作者，多種靈活的組織生產(chǎn)形式以及高效率的信息流動。這些優(yōu)點使得眾包技術已經(jīng)產(chǎn)生了許多引人注目的成功案例。值得借鑒。將眾包方式作為情感樣本圖像的采集方式非?？尚?。
　　針對情感樣本圖像難以獲取的問題，本文提出一種基于眾包采集的，利用移動終端APP和社交平臺共享的方式，基于安卓平臺開發(fā)出一款表情識別訓練系統(tǒng)，通過APP和社交平臺來吸引大量用戶以眾包的形式參與完成對情感樣本圖像的采集和表情標定工作，系統(tǒng)根據(jù)

3、用戶的標定投票數(shù)來確定表情的最終標定。系統(tǒng)在設計中運用社交平臺傳播快、傳播廣的優(yōu)勢，在高效率，短時間的情況下收集到海量準確度非常高的人臉表情數(shù)據(jù)及其標定信息。系統(tǒng)通過不斷輸入并訓練采集到的樣本，演進表情識別算法，對于特殊表情仍然有很高的識別準確率。
　　最后本文對整個系統(tǒng)進行了測試，包括核心功能模塊的功能測試，以及通過使用本系統(tǒng)采集到的海量情感樣本圖像不斷演進CNN算法，對不同圖像識別效果的測試。測試通過表明系統(tǒng)功能完善，完成了表