2023年全國碩士研究生考試考研英語一試題真題(含答案詳解+作文范文)_第1頁
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文檔簡介

1、目前人臉表情識別技術(shù)發(fā)展的相當(dāng)成熟,可應(yīng)用于很多領(lǐng)域,如機(jī)器人制造,汽車,安全等。人們研究出許多表情識別算法,而且取得了不錯的識別結(jié)果,但這些算法只是針對特定的人臉數(shù)據(jù)庫,所以并不具有普適性?,F(xiàn)階段的算法的準(zhǔn)確性、魯棒性等方面尚不能滿足實際需求,而且單一信息源表情識別率低。如果將多個信息綜合分析,即信息的融合,可以得到意想不到的結(jié)果,比單一信息源的識別率要高?,F(xiàn)代信息處理領(lǐng)域,信息融合技術(shù)已經(jīng)是很重要的解決問題的方法,而且發(fā)展了證據(jù)理論

2、、模糊理論和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等智能信息融合方法。本文將信息融合技術(shù)應(yīng)用到人臉表情識別上,提取人臉表情圖像的眼睛,嘴巴局部特征和人臉全局特征,然后融合這些全局特征和局部特征的識別結(jié)果,會得到更好的識別率。
   本文主要工作包括以下幾方面內(nèi)容。
   在人臉圖像前期處理的過程中,首先是眼睛位置的確定。因為所用數(shù)據(jù)庫里圖像都是單人灰度圖像,背景簡單,所以本文采用灰度積分投影方法,得到眼睛和眉毛區(qū)域,對這個區(qū)域再次利用水平積分投影準(zhǔn)確

3、確定眼睛的位置。然后利用二值化處理并在眼睛定位的基礎(chǔ)上定位出嘴巴區(qū)域。這樣對每一幅人臉表情圖像可以剪切得到人臉圖像,眼睛圖像,嘴巴圖像。最后,對這些圖像進(jìn)行尺寸大小歸一化,光照均衡等前期處理。
   在人臉表情數(shù)據(jù)庫里存在樣本較少的問題,樣本數(shù)目太少對識別率有很大影響,甚至無法識別,故需擴(kuò)充樣本數(shù)據(jù)庫。Yale數(shù)據(jù)庫里的表情圖像僅僅有15個人的各6種表情圖像,共計90幅表情圖像,樣本數(shù)太少,所以采用最簡單的加權(quán)平均方法,即選擇不

4、同人的同一表情進(jìn)行加權(quán)平均,則大大擴(kuò)充了樣本的個數(shù),解決了Yale人臉數(shù)據(jù)庫的表情樣本較少的問題。
   在人臉特征提取方面,由于Gabor小波變換具有受光照影響比較小而且對位置敏感等優(yōu)點,所以選擇二維Gabor小波變換提取表情特征,構(gòu)造5個尺度和8個方向上的2DGabor小波。圖像與2DGabor小波卷積得到濾波后的圖像,然后對濾波后圖像計算其均值和方差作為特征值。該方法簡單方便有效的提取特征信息,而且避免了高維特征造成的災(zāi)難

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