人臉表情識別及其在輔助醫(yī)護中的應用.pdf

1、人臉表情含有豐富的人體行為信息，對它的研究可以進一步了解人類對應的心理狀態(tài)。計算機和機器人如果能夠像人類那樣具有理解和表達情感的能力，并能夠自主適應環(huán)境，這將從根本上改變?nèi)伺c計算機之間的關系，使計算機能夠更好地為人類服務。
　　 本文針對輔助醫(yī)護中病人的表情識別應用需求，研究了相關的表情特征提取和識別方法。主要完成了以下工作：
　　 (1)提出了基于小波多尺度分解和Gabor小波變換的表情關鍵區(qū)域特征提取的方法。為了提高

2、算法速度和準確率，首先利用小波二次分解降維，然后分割表情關鍵區(qū)域，再利用Gabor小波變換進行表情特征提取。最后將特征向量投影到PCA+FLD建立的特征子空間，進行數(shù)據(jù)壓縮。實驗證明，所提方法較傳統(tǒng)方法能更有效地提取表情關鍵特征。
　　 (2)提出了基于動態(tài)C均值聚類和逐級K近鄰分類的表情識別方法。為了降低表情的多樣性和相似性對識別結(jié)果造成的干擾，采用動態(tài)C均值聚類構(gòu)造表情模板，再根據(jù)不同的表情關鍵區(qū)域，采用逐級K近鄰分類進行表