旋轉(zhuǎn)人臉的表情識別技術(shù)研究.pdf

1、人臉表情識別(FER)可以在許多領(lǐng)域得到應(yīng)用，例如，虛擬現(xiàn)實(shí)、視頻會議、廣播和網(wǎng)絡(luò)服務(wù)中的客戶滿意度研究、人機(jī)交互、機(jī)器人控制以及駕車狀態(tài)檢測等，具有非常重要的應(yīng)用價值，日益成為研究的熱點(diǎn)。
　　在FER中，不同環(huán)境下捕捉到人臉表情圖像相對于訓(xùn)練庫中的圖像可能存在著一定平面旋轉(zhuǎn)。傳統(tǒng)的FER系統(tǒng)解決該問題的方法是在圖像預(yù)處理的過程中，對表情圖像進(jìn)行校正，使雙眼處在同一水平線上，然后通過特征提取和分類，得到識別結(jié)果。本文針對該關(guān)鍵問

2、題進(jìn)行深入研究，提出另外一種解決方案，該方案在不降低識別效果的情況下，避開了圖像預(yù)處理中的旋轉(zhuǎn)角度校準(zhǔn)步驟，提高了識別速度。本文的主要研究工作和創(chuàng)新點(diǎn)如下:
　　1.對FER系統(tǒng)的理論及總體框架結(jié)構(gòu)進(jìn)行了闡述，同時也對最近的FER領(lǐng)域的研究做了部分總結(jié);對FER的每一個步驟的算法進(jìn)行了總結(jié)研究，重點(diǎn)研究了表情特征提取算法。
　　2.提出一種新的基于極坐標(biāo)傅里葉變換(PFT)的FER系統(tǒng)，該系統(tǒng)有兩個特點(diǎn):在預(yù)處理過程中不需要

3、對圖像進(jìn)行校正;特征提取算法對旋轉(zhuǎn)不敏感，能夠?qū)⑿D(zhuǎn)問題轉(zhuǎn)換成平移問題，然后借助于DFT消除平移的影響，從而提取到旋轉(zhuǎn)小變特征。通過理論驗(yàn)證了該系統(tǒng)的兩個特點(diǎn)，并在加拿大瑞爾森大學(xué)的RML數(shù)據(jù)庫上進(jìn)行了仿真實(shí)驗(yàn)，結(jié)果顯示該系統(tǒng)具有良好的魯棒性。
　　3.構(gòu)建了基于偽極傅里葉變換(PPFT)的FER系統(tǒng)。從理論上說明了PPFT的優(yōu)勢及取代PFT的意義，PPFT通過構(gòu)造一種偽極網(wǎng)絡(luò)來近似PFT，而且PPFT具有PFT所沒有的快速算法，