基于模糊推理的表情識別研究.pdf

1、人臉表情識別是計算機(jī)視覺和模式識別研究中的熱點問題，同時也是生物識別的一個重要部分，近年來受到越來越多研究者的關(guān)注。面部表情是人們溝通表達(dá)的重要方式之一，它在日常交流中扮演著重要的角色，因為很多豐富的人體行為包含在人臉表情之中，不僅是情緒情感的主要載體，同時還是人腦智能的重要體現(xiàn)。其研究意義可以進(jìn)一步深入人類的情緒反映并呈現(xiàn)人們的心理狀態(tài)，在智能人機(jī)交互、機(jī)器人技術(shù)、行為預(yù)測以及控制、醫(yī)療、娛樂、虛擬現(xiàn)實技術(shù)等領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用。人臉

2、表情識別實現(xiàn)的方法多種多樣，在理想條件下，人臉表情識別系統(tǒng)可以取得較為滿意的識別性能，但非理想的條件下人臉表情識別技術(shù)仍未成熟。如何較好的準(zhǔn)確高效地實現(xiàn)人臉表情識別還是該領(lǐng)域的一大難點。要開發(fā)真正魯棒性較強、實用的自動人臉表情識別系統(tǒng)還存在大量關(guān)鍵問題需要解決，尤其是需要研究高效的人臉表情描述特征以及相應(yīng)的高效、精確的核心識別算法。
　　 本文主要深入研究了人臉表情特征提取及其識別兩方面的關(guān)鍵技術(shù)。提出了基于模糊推理的人臉表情識

3、別系統(tǒng)。本文的主要工作有以下幾個方面:
　　 (1)本文將人臉表情特征分為了兩大類:即主要特征和次要特征，同時提出了新的算法對面部不同區(qū)域特征進(jìn)行提取。主要特征有眼睛睜開大小、嘴巴張開度、眉毛收縮程度以及嘴角位移量，次要特征有嘴唇厚度、鼻子兩側(cè)的皺紋、眉毛傾斜度以及牙齒露出與否。主要特征在表情識別過程中起主要作用，當(dāng)兩種表情有相同主要特征值時，利用次要特征輔助識別，從而提高了表情識別率。
　　 (2)提出了利用遺傳算法進(jìn)

4、行尋找最優(yōu)的隸屬度函數(shù)參數(shù)。在對面部特征模糊化的過程中，隸屬度函數(shù)參數(shù)的選擇對系統(tǒng)識別精確度有著重要的作用。本文采用了高斯型、S型、Z型三種隸屬度函數(shù)，每一種隸屬度函數(shù)均含有兩個參數(shù)。文中選用遺傳算法進(jìn)行參數(shù)值尋優(yōu)只是針對人臉表情的主要特征部分，而次要特征的隸屬度函數(shù)參數(shù)值是根據(jù)經(jīng)驗值設(shè)置的。主要是因為次要特征有兩種隸屬度函數(shù)，能夠很容易對其設(shè)置。
　　 (3)利用模糊推理系統(tǒng)進(jìn)行表情識別時，對于被遮擋的人臉表情圖像，本文提出了