基于受限玻爾茲曼機(jī)的面部運(yùn)動(dòng)識(shí)別方法研究.pdf

1、面部表情是人類表達(dá)情感最重要的方式，如果能讓計(jì)算機(jī)按照人類自然的方式理解人的情感狀態(tài)，根據(jù)人的需求、習(xí)慣主動(dòng)地為人類服務(wù)，這將從根本上改變?nèi)撕陀?jì)算機(jī)的關(guān)系，改變?nèi)祟惖纳罘绞?。在過去的幾十年里，人面部運(yùn)動(dòng)識(shí)別技術(shù)引起了學(xué)術(shù)界的廣泛關(guān)注并積累了大量的成果，但大量實(shí)測(cè)經(jīng)驗(yàn)表明，人面部運(yùn)動(dòng)識(shí)別技術(shù)還遠(yuǎn)遠(yuǎn)達(dá)不到實(shí)際應(yīng)用的程度，尤其是現(xiàn)實(shí)環(huán)境中光照、遮擋等造成的圖像不穩(wěn)定性、不同種族和性別的面部差異以及人類過于豐富的表情內(nèi)容都給面部運(yùn)動(dòng)識(shí)別帶來了

2、諸多困難和極大的挑戰(zhàn)。本文將針對(duì)上述問題進(jìn)行深入研究，包括人面部特征點(diǎn)追蹤、自然人面部運(yùn)動(dòng)單元（AU）識(shí)別等。主要研究工作包括：
　　分析線性模型在建模非線性面部形狀時(shí)存在的缺陷，并在此基礎(chǔ)上對(duì)面部特征點(diǎn)的追蹤流程進(jìn)行進(jìn)一步的探討和改進(jìn)。針對(duì)常規(guī)線性先驗(yàn)?zāi)Ｐ筒灰撞蹲酱蠓缺砬樽兓瘯r(shí)的面部特征點(diǎn)問題，研究并構(gòu)建基于高斯受限玻爾茲曼機(jī)（GRBM）的面部特征點(diǎn)形狀先驗(yàn)?zāi)Ｐ?。此方法采用GRBM建模面部特征點(diǎn)間的深層形狀關(guān)系，通過吉布斯（G

3、ibbs）采樣追蹤面部特征點(diǎn)的具體位置，使面部特征點(diǎn)的觀測(cè)值受到形狀先驗(yàn)?zāi)Ｐ偷募s束，從而減小追蹤結(jié)果的誤差。
　　分析獨(dú)立識(shí)別面部運(yùn)動(dòng)單元（AU）時(shí)存在的問題，明確了面部運(yùn)動(dòng)單元之間的語義關(guān)系在其識(shí)別過程中的重要作用。針對(duì)當(dāng)前研究只能建模部分成對(duì)AU間的相互關(guān)系，而忽略了AU全局關(guān)系的問題，提出基于受限玻爾茲曼機(jī)（RBM）的面部運(yùn)動(dòng)單元識(shí)別模型。該模型充分利用RBM層間全連接的結(jié)構(gòu)特征，以及無監(jiān)督的學(xué)習(xí)特性，從而捕捉到面部運(yùn)動(dòng)單元