基于面部圖像分塊處理的表情識別算法研究.pdf

1、在第三次工業(yè)革命浪潮席卷全球的今天，隨著時(shí)代信息化的推進(jìn)，計(jì)算機(jī)視覺及其相關(guān)領(lǐng)域的研究受到了越來越多研究機(jī)構(gòu)和學(xué)者的重視，在人機(jī)交互，行為預(yù)判定，視頻監(jiān)控等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。讓計(jì)算機(jī)更能準(zhǔn)確地判定人類的心理狀態(tài)，從而提供更良好的服務(wù)，成為計(jì)算機(jī)領(lǐng)域未來的發(fā)展方向。
　　本文從人臉表情識別系統(tǒng)的框架著手，對系統(tǒng)中關(guān)鍵部分存在的問題進(jìn)行研究，主要工作內(nèi)容如下：
　　1.人臉檢測方法研究。為了進(jìn)一步提高現(xiàn)有人臉檢測Adaboo

2、st算法檢測速度和檢測精度，本文研究了一種基于多通道特征，將軟硬級聯(lián)思想相結(jié)合用于分類器級聯(lián)的人臉檢測方法。該方法利用軟硬結(jié)合的級聯(lián)分類器的方法，提高了人臉檢測的精度，利用多通道特征的信息，提高了檢測速度，利用二次像素復(fù)檢的方法，降低了誤檢率。
　　2.人臉表情全局特征提取與識別方法研究。針對部分表情彼此差異大的特點(diǎn)，該方法提取表情的全局特征，采用改進(jìn)的彈性圖匹配方法，減少特征點(diǎn)的數(shù)量，去掉對識別作用小的特征點(diǎn)，采用圖像分塊處理，

3、快速進(jìn)行特征點(diǎn)的標(biāo)記；引入?yún)^(qū)域權(quán)重的概念，增大對識別作用大的圖像分塊的特征矢量的權(quán)重；采用嚴(yán)格匹配重點(diǎn)區(qū)域和引進(jìn)歐氏距離度量的方法，快速區(qū)別彼此相差較大的表情種類。
　　3.人臉表情局部特征提取與識別方法研究。針對部分表情彼此高度相似，但局部細(xì)節(jié)不同的特點(diǎn)，該方法提取表情的局部特征，改進(jìn)現(xiàn)有LDP算法，采用圖像分塊處理，突出特征區(qū)域特點(diǎn)；突出像素相關(guān)性和鄰域內(nèi)明暗信息在紋理信息中的地位，分別針對這兩個(gè)方面分別進(jìn)行研究改進(jìn)，借以強(qiáng)化