臉部表情分析技術的研究和實現(xiàn).pdf

1、表情是人們非語言交流的一種重要表達方式，是理解人類情感的重要途徑。本文主要研究了基于計算機視覺的臉部表情分析技術，主要工作包括： 1．提出了結合特征模板和膚色信息的人臉檢測和跟蹤算法。特征模板方法利用簡單的矩形特征和級聯(lián)式的分類器檢測人臉，具有較好的魯棒性，但是計算時間較長；基于膚色信息的人臉跟蹤算法利用膚色概率分布圖和視頻序列中前后幀中人臉運動的連續(xù)性跟蹤人臉，具有較好的實時性，但是它需要用戶手動標定人臉以實現(xiàn)初始化。本文結合

2、上述兩種算法提出了一種新的人臉跟蹤算法，實現(xiàn)了人臉的自動初始定位，跟蹤結果具有前者的魯棒性和后者的實時性，實驗表明該方法能實現(xiàn)快速準確的人臉跟蹤。 2．在表情識別方面，提出了基于EHMM的表情識別算法。本文利用DCT提取臉部特征數(shù)據(jù)，為每種表情類別構造相應的EHMM來對靜態(tài)人臉圖像進行表情識別。由于6種表情中除去高興和驚奇外的其它表情較易混淆，因而本文在單層EHMM的基礎上提出了雙層EHMM結構，用于加強對易混淆表情的識別能力。

3、實驗表明本文提出的基于EHMM的表情識別方法能有效地識別6種基本表情，而雙層EHMM結構能從一定程度上提高了系統(tǒng)對易混淆表情的識別能力。本文將此方法應用于動態(tài)表情序列的識別，實現(xiàn)了一個動態(tài)視頻表情識別系統(tǒng)。 3．設計并實現(xiàn)了一個簡單有效的表情動畫產(chǎn)生機制。該方法不同于以往的表情動畫生成方法，具有接口簡單、控制方便、速度快、生成的表情動畫形象逼真的特點。利用該方法可以生成復雜生動的復合表情，能實現(xiàn)實時動畫顯示效果，可以很好地應用于