人脸面部表情自动生成系统

详细介绍开发一个人脸面部表情自动生成系统所用到的相关技术,包括人脸三维建模、面部表情合成、系统用户界面实现等技术。系统开发的目的是建立一个具有真实感和实用性的三维人脸面部表情自动生成系统,其中,三维人脸建模技术包括3DMAX使用关键技术以及人脸特征提取技术,基于人脸建模的表情生成技术主要介绍通过肌肉运动来描述表情的技术,系统界面的设计采用MFC技术。对各技术全面而系统的介绍,将为人脸面部表情自动生成系统的开发与实现提供一个有效途径,为系统的应用者提供便利。     

面部表情快速重构与识别方案的设计与实现

计算机人脸表情重构在人机情感交互中起着非常关键的作用。本文详细阐述了基于Web的面部表情快速重构与识别设计方案及其实现。通过实践检验，该方案能够实现在网络上快速重构面部表情，实时性好，并与表情识别能够较好地结合起来，且面部表情特征的数据处理方式具备较强的通用性。     

多表情源的人脸表情合成技术

提出了基于一个局部约束偏移和相对偏移技术的图像变形方法,用于人脸表情合成．该方法可以自动克服目前表情合成方法的非特征区域的形变,并与脸型外观相匹配．在此基础上,提出了基于多表情源的人脸表情合成技术．从人脸图像划分出三个主要表现表情的区域,并对每个区域根据多个表情源的加权平均的相对偏移量进行图像局部变形,最后利用加权平均的表情比图像加强表情．实验结果表明,用该方法得到的人脸表情自然逼真,更为重要的是,通过调节权向量的取值,可以取得不同模式的表情,丰富了表情表现的内涵．     

基于混合方法的人脸表情识别研究

针对人脸表情图像识别进行了研究,为了提高表情图像的识别率,提出了一种综合Gabor小波、离散余弦变换、支持向量机的人脸面部表情识别方法。采用ISOMAP算法对人脸面部表情的分类以及强度鉴别。利用Gabor小波变换的局部化特点滤掉人脸表情图像中的高频信息,提出结合离散余弦变换提取系数作为识别特征,并用支持向量机的训练样本构造表情强度模型,进行仿真实验。实验结果表明方法与传统的识别方法相比,系统具有良好的鲁棒性,达到较高的识别率,并能实现了人脸面部表情的分类和强度鉴别。因此充分证明了方法的有效性。     

人脸表情识别方法综述

人脸表情识别是模式识别中一个非常重要却十分复杂的课题。首先对计算机人脸表情识别技术的研究背景及发展历程作了简单回顾。然后对近期人脸表情识别的方法进行了分类综述。通过对各种识别方法的分析与比较，提出了人脸表情识别技术实用化所需要考虑的几个方面，进而展望了今后人脸表情识别技术的发展方向。     

人脸表情动画

人脸表情动画是计算机动画研究的一个重要分支．它有着十分广泛的应用前景。本文评述了国内外人脸表情动画方法和技术研究现状，提出了进一步需要解决的问题。并针对真人脸表情点提取难题给出了一个有效的特别的解决方案。     

人脸表情的形变线性拟合方法

提出了用于人脸表情合成的形变线性拟合方法. 该方法利用人脸图像形变模型线性组合逼近的基本思想, 确定合成表情图像的形状信息和纹理信息, 其步骤简单, 容易实现. 该方法能有效地从中性表情人脸图像合成出具有表情的图像, 并且得到的人脸表情自然、逼真、具有说服力. 更为重要的是, 该方法能从闭着嘴的中性表情人脸图像合成出具有张开嘴露出牙齿效果的人脸表情图像, 克服了当前大多数人脸表情合成方法不能实现这一效果的不足.     

多民族人脸表情变换

我国是一个多民族国家。不同民族在表达相同表情时,会因文化,地域和习惯的不同,产生一定的区别。为了表达多民族人脸表情变换的特点,实现了一种以民族人脸中性表情为输入,依据各民族人脸表情特点,自动生成的民族人脸表情变换方法。首先利用构建的多民族人脸表情数据库标准人脸库,多民族人脸表情库,以及多民族人脸表情AU部件库,统计多民族人脸表情变化时的规律,利用主动形状模型ASM对民族人脸进行特征点定位。其次,根据统计不同民族人脸的表情,获得民族表情变换参数,结合一般人脸表情变换参数计算民族人脸表情变换特征点的形变位置。最后,使用纹理映射和仿射变换生成变换表情后的人脸图像。实验结果显示,所提方法能够仿真出不同民族人脸表情变换的基本表情。     

边缘检测算法在人脸表情识别中的应用与研究

针对人脸表情自动识别系统的具体情况和要求,详细分析了边缘检测的算法[5],并以ORI,人脸数据库中某一人脸表情为例以VC 为开发工具,实现了5种算子[1]的边缘检测.经过对其实例进行的详细分析与比对,得出了一些有益的结论.     

人脸表情识别研究进展

人脸表情识别(Facial Expression Recognition,FER)是计算机视觉、机器学习、人工智能等领域的重要研究方向,目前已经成为国内外学者的研究热点。介绍了FER系统流程,总结了表情特征提取和表情分类的常用方法以及近年来国内外学者对这些方法的改进,并对这些方法的优缺点进行比较。最后,对目前FER研究的难点问题进行了分析,并对FER未来的发展方向进行展望。     

人机交互中的人脸表情识别研究进展

随着人机交互与情感计算技术的快速发展,人脸表情识别已成为人们研究的热点。为了阐明人机交互中人脸表情识别的研究方向及进展,该文从人脸表情数据库、表情特征提取、表情分类方法、鲁棒的表情识别、精细的表情识别、混合表情识别、非基本表情识别等方面对人脸表情识别的研究现状进行了分析。最后总结了人脸表情识别研究的热点及趋势,同时指出了人脸表情识别研究存在的局限性,并对人脸表情识别的发展进行了展望。     

基于特征区域自动分割的人脸表情识别?

针对目前三维人脸表情区域分割方法复杂、费时问题,提出一种人脸表情区域自动分割方法,通过投影、曲率计算的方法检测人脸的部分特征点,以上述特征点为基础进行人脸表情区域的自动分割。为得到更加丰富的表情特征,结合人脸表情识别编码规则对提取到的特征矩阵进行扩充,利用分类器进行人脸表情的识别。通过对三维人脸表情数据库部分样本的识别结果表明,该方法可以取得较高的识别率。     

基于计算机视觉的表情识别技术综述

介绍了基于计算机视觉的表情识别的定义、应用前景和困难所在；阐述了表情识别的步骤，并比较了与人脸识别的异同；重点按照不同的特征提取和分类器设计方法对表情识别技术进行了综述。介绍了几何特征、统计特征、频率域特征和运动特征的提取方法及线性、神经网络、支持向量机分类器的设计和选择方法，并进行了简单的分析和比较；最后展望了表情识别的发展方向。     

基于混合分类器的表情识别方法

根据隐马尔可夫模型(HMM)适用于处理连续动态序列信号、支持向量机(SVM)与K近邻分类器(KNN)擅长模式分类的特点,设计一种(HMM+KNN)+SVM的混合分类器。利用HMM与KNN对测试样本进行判决。当判决结果相同时,直接输出判决结果,否则引入SVM对测试样本进行再判决。实验结果表明,该方法所确定的分类器优于单一的分类器判决,能有效实现表情识别。     

结合多特征和跨连通道加权的面部表情识别

面部表情是人类表达情感的主要方式.本文提出一种将手工特征和深度学习特征相结合,以跨连通道加权模块为基础的面部表情识别方法.将灰度图、局部二值模式特征、Sobel特征作为三通道特征输入,以深度可分离卷积代替标准卷积;同时引入跨连通道加权模块,通过建模不同通道特征之间的关系,更加高效地进行不同层次特征的融合.本文方法在CK...     

人脸表情识别综述

人脸表情识别是人类情感识别的基础,是近年来模式识别与人工智能领域研究的热点问题。本文首先总结了人脸表情识别的发展过程,主要包括传统的表情特征提取、表情分类方法与基于深度学习的表情识别方法,并对各种算法的识别率与性能进行了分析与比较。然后介绍了表情识别常用的数据集及各数据集的优势与存在的问题,并针对这些问题归纳分析了生成对抗网络等用于数据增强的技术与方法。最后,总结了表情识别领域目前存在的问题并展望了未来可能的发展。     

基于改进的ResNet网络的人脸表情识别

近几年来,人工智能的热度一直居高不下,其中作为人机交互的一种重要方法—人脸表情识别已经成为计算机视觉研究的热点.从传统的机器学习算法到现在的深度学习,识别效率也在不断地提高,为了进一步提高人脸表情识别率,在传统的卷积神经网络的基础上,提出了一种基于改进的ResNet卷积神经网络的表情识别方法.该方法基于ResNet网络...     

结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别

针对目前表情识别准确率偏低,表情数据集中类别样本类间差异小、类内差异大以及误标注样本产生的误分类等问题,提出了一种结合改进VGGNet和Focal Loss的人脸表情识别算法。在迁移学习的基础上,通过设计新的输出模块对VGGNet模型进行改进,提升了模型的特征提取能力,能够较好地避免过拟合现象;通过设置概率阈值对Focal Loss进行改进,避免误标注样本对模型分类性能产生影响。实验结果表明,该模型在CK+、JAFFE以及FER2013数据集上的识别准确率分别达到了99.68%、97.61%和72.49%,在实际应用中泛化能力突出。     

融合人脸多特征信息的表情识别系统

基于对处于不同表情中人脸特征差异的分析,发现用同种方法提取面部各部分特征无法达到信息利用度的最大化,会产生有用信息丢失或者冗余计算,降低了算法的识别准确率和运行速度。针对面部表情改变时,变化最大的3个部分——嘴、额头和眉毛在形状、纹理和距离上的差异,提出用模板匹配法提取嘴部特征,用边缘检测法提取额头特征,用外轮廓检测法提取眉毛特征,并综合这三者的输出得到最终面部表情识别结果的多特征提取识别系统。实验结果验证了该方法的稳定性与有效性,该算法无论在识别准确率还是在整体运行速度上都达到了较高的水平。