面部表情识别算法研究.pdf

面部表情识别算法研究天津财经大学硕士学位论文】年学号:分类号:密级:
独创性声明学位论文作者签名:叫圣雪学位论文版权使用授权书学位论文作者签名:刮李钎本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知,除了文中特另以标注和致谢的地方外,论文中不包含其他人己经发表或撰写过的研究成果,也不包含为获得天津财经大学或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。签字目期:少『月本学位论文作者完全了解天津财经大学有关保留、使用学位论文的规定,有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘,允许论文被查阅和借阅。本人授权天津财经大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索,可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位C艿难宦畚脑诮饷芎笫视帽臼谌ㄊ签字日期:通讯地址:论文。导师签名:年石月/日学位论文作者毕业后去向:工作单位:电话:邮编:
▲■■■■内容摘要在科技飞速发展的今天,面部表情识别作为一个非常有挑战性的交叉课题,涉及图像处理、模式识别、人工智能和情感计算等众多学科的知识和理论。对表情识别领域的研究可以推动计算机向智能化和人性化方向更好地发展,具有非常重要的现实意义,也将会产生可观的社会经济效益,市场前景十分广阔。论文针对表情特征提取及分类的一系列算法进行了深入研究,提出基于二维波变换与支持向量机相结合的表情识别改进算法,解决了特征区域定位、特征向量提取与分类器设计等关键问题,并以菘獾谋砬橥枷裎Q芯慷韵螅ü幌盗惺笛檠证其有效性和可行性。论文的具体工作和主要贡献如下:ご怼NA擞行ㄔ肷谀诘挠氡砬槭侗鹞薰氐母扇乓蛩兀枰J紫榷栽始图像进行预处理。论文提出一种新的融合算法能够进行快速准确的人眼定位;然后利用直方图均衡化对表情图像进行光照补偿;再根据双眼坐标点的连线与水平轴的夹角,进行旋转、裁剪及缩放的几何归一化处理。小波变换的表情特征提取。面部表情识别的核心在于表情特征提取。计算机识别面部表情之所以困难,是因为人脸是一个柔性体,对它进行精确建模的难度很高。面部器官的位置稍有变动,表情就会发生相应变化,如何选择特征就成为决定识别精度的关键。论文着眼于特征提取算法的重要性,进行了详细的分析,最终选取能够最大限度地屏蔽光照条件与个体特征差异影响的〔ū浠蛔魑L卣魈崛〉姆椒ā砬樘卣鹘滴K淙小波提取到的特征能有效地描述面部表情特征,但这些特征在相邻像素间仍存在高度相关和信息冗余的问题,不利于最佳分类。因此论文结合局部特征选择法和网格粒度算法,提出一种改进算法以达到进一步提高识别率的目的。赟的表情分类。支持向量机是目前主流的机器学习算法,自诞生之日起就赢得了众多研究人员的青睐,故此论文也将其引入面部表情识别中来解决这一非线性模式下的小样本问题,提出一种改进的决策树多分类器模型实现了诜嵌嗲榭鱿碌亩维表情分类,将求解最终转化为二次规划问题,利用掷嗥髁己玫暮朔夯阅苡攀疲可以顺利实现高识别率的表情分类。总之,鉴于〔ū浠荒芄挥行崛【蔡枷竦谋砬樘卣饕约癝所表现出来的强大分类能力,算法最终在菘馍系钠骄侗鹇蚀锏搅ヒ陨希竦昧预期理想效果。关键词:表情识别人眼定位特征提取〔ㄖС窒蛄炕
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第滦髀邸面部表情识别研究的发展及现状⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯面部表情识别研究存在的问题和难点⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯面部表情识别方法综述⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.砬樘崛∮敕掷喾椒ā论文研究内容和结构安排⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.畚难芯磕谌荨第卤砬橥枷裨ご怼人眼定位⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...范ㄎ煌ǹ住本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯研究背景和意义⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.....⋯⋯⋯⋯⋯⋯.....⋯.⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯...⋯.⋯⋯....⋯⋯⋯⋯..⋯⋯⋯.⋯.⋯⋯⋯..⋯.........⋯⋯⋯⋯⋯⋯.⋯⋯⋯.
第禄小波变换的表情特征提取⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯第禄赟的表情分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯