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。     

人脸表情识别的研究进展

人脸表情识别是人机交互、机器学习、智能控制和图像处理等领域涉及的重要研究方向,目前已成为国内外研究的热点。从人脸表情识别的特征提取和特征分类两方面出发,总结了国内外近几年人脸表情识别的进展状况。在特征提取阶段,根据所处理的图像的属性,分别从静态图像和动态图像两个方面总结人脸表情的特征提取算法,前者包括整体法和局部法,后者分为模型法、光流法和几何法。在分类器的设计上,以贝叶斯网络和距离度量两条理论主线,贯穿主要的方法。最后结合国内外最新的研究成果和应用领域,展望了人脸表情识别的发展。     

人脸表情识别概述

人脸表情识别是智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,现在是越来越受到重视。本文阐述了人脸表情识别的课题背景及其起源、发展与研究现状,并结合国内外相关领域的发展,从特征提取方面对目前表情识别的主流方法做了详细介绍,并提出了人脸表情识别中需要解决的问题。     

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。     

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。     

人脸表情识别综述

人脸表情识别作为情感计算的一个研究方向,构成了情感理解的基础,是实现人机交互智能的前提。人脸表情的极度细腻化消耗了大量的计算时间,影响了人机交互的时效性和体验感,所以人脸表情特征提取成为人脸表情识别的重要研究课题。总结了国内外近五年的人脸表情识别的稳固框架和新进展,主要针对人脸表情特征提取和表情分类方法进行了归纳,详细介绍了这两方面的主要算法及改进,并分析比较了各种算法的优势与不足。通过对国内外人脸表情识别应用中实际问题进行研究,给出了人脸表情识别方面仍然存在的挑战及不足。     

云计算环境下人脸表情智能识别改进技术研究

随着人脸识别技术的开发,对于如何提高人脸表情智能识别改进技术的研究也越来越多;如何提高人脸识别的准确度和完整度是当前发展的主要需要,而计算机云计算功能在人脸识别中的应用在一定程度上解决了此问题;通过改进细菌觅食算法,再将其应用到主要成分分析算法对图像基本特征进行提取分析;通过以上的算法输入计算机网络云储存当中,实现云计算技术在人脸识别中的应用;文章将通过对于算法部署函数的办法进行图片解析工作,并且利用智能人脸识别软件对图像进行抽丝、分类、匹配等工作进行功能状态进行测试;实验结果表明利用云计算技术通过连接网络云计算系统可以对目前的人脸识别以及分类做到更高的准确性和适应性。     

基于Gabor小波变换的人脸表情识别

对基于Gabor小波变换的人脸表情识别方法进行了研究.对图像进行预处理以提高后续处理的准确度,通过分析二维Gabor小波变换的优点和人脸表情特征的变化情况,利用二维Gabor小波变换提取脸部表情特征,使用弹性模板匹配算法来识别图像中的人脸表情.实验结果表明,这种方法与传统的识别方法相比,系统具有很好的鲁棒性,达到较高的识别率.     

基于改进LBP的人脸表情识别方法

针对传统LBP方法在人脸表情特征提取时相对单一与固定,提出一种LBP的扩展形式,即ε-LBP。通过ε的灵活取值,ε-LBP特征提取也更加灵活,总可以找到更适合于特定分类问题的子空间,而且ε-LBP对于噪声和光照变化相对于LBP更加鲁棒。使用MatLab语言将上述算法应用于人脸表情识别,取得较好的识别效果。     

基于改进LBP的人脸表情识别方法

针对传统LBP方法在人脸表情特征提取时相对单一与固定,提出一种LBP的扩展形式,即εLBP。通过￡的灵活取值,ε-LBP特征提取也更加灵活,总可以找到更适合于特定分类问题的子空间．而且ε-LBP妒对于噪声和光照变化相对于LBP更加鲁棒。使用MatLab语言将上述算法应用于人脸表情识别．取得较好的识别效果。     

面部表情识别方法综述

介绍了表情识别难点及研究现状;重点阐述了不同的人脸表情特征提取方法和基于分类器的表情识别方法,并对各种方法进行了简单的分析比较;最后针对鲁棒性的需求,给出了人脸表情识别未来要研究的重点内容。     

面部表情的深度卷积级联森林识别

面部表情识别广泛应用于各种研究领域,针对面部表情识别使用深度神经网络方法结构复杂、可解释性差和传统机器学习方法特征提取缺乏多样性、识别率低的问题.提出了一种新的深度卷积级联森林(Deep Convolution Cascade Forest,DCCF)方法用于人脸面部表情识别,该方法通过卷积神经网络深度学习人脸面部显著...     

人脸表情运动跟踪与表情识别算法

对于人脸视频中的每一帧,提出一种静态人脸表情识别算法,人脸表情运动参数被提取出来后,根据表情生理知识来分类表情;为了应对知识的不足,提出一种静态表情识别和动态表情识别相结合的算法,以基于多类表情马尔可夫链和粒子滤波的统计框架结合生理知识来同时提取人脸表情运动和识别表情.实验证明了算法的有效性.     

人脸部分遮挡条件下表情识别研究的新进展

随着人工智能技术的发展,人脸表情识别可以从图像或视频中抽取表情状态,识别对象心理情绪,从而达到更好的人机交互效果。然而多数方法只关注正面无遮挡的人脸表情识别,并不能适用于客观复杂的场景,极大地限制了算法的实用性。近几年,针对光照遮挡、噪声遮挡、姿态遮挡、实物遮挡等不同类型的遮挡,研究者们提出了各种新方法来挑战人脸部分遮挡下的表情识别,综述了这些方法的主要原理并进行了对比分析,同时对未来的研究和发展方向进行了展望。     

基于二维主分量分析的面部表情识别

提出了一种直接基于图像矩阵的二维主分量分析(2DPCA)和多分类器联合的面部表情识别方法。首先利用2DPCA进行特征提取,然后用基于模糊积分的多分类器联合的方法对七种表情(生气、厌恶、恐惧、高兴、中性、悲伤、惊讶)进行识别。在JAFFE人脸表情静态图像库上进行实验,与传统主分量分析(PCA)相比,采用2DPCA进行特征提取,不仅识别率比较高,而且运算速度也有很大的提高。     

自发表情识别方法综述*

表情识别研究热点正从摆拍表情转移到自发表情,本文介绍了目前自发表情识别研究的现状与发展水平,详细阐述了自发表情识别研究的内容和方法,以及自发表情识别研究的关键技术,旨在引起大家对此新兴研究方向的关注与兴趣,从而积极参与对自发表情识别问题的研究,并推动与此相关问题的进展。     

基于双线性模型的人脸表情识别技术

针对现阶段人脸表情识别过程中所遇到的问题,基于三维数据库BU-3DFE中的三维表情数据,研究三维人脸表情数据的点云对齐及基于对齐数据的双线性模型建立,对基于双线性模型的识别算法加以改进,形成新的识别分类算法,降低原有算法中身份特征参与计算的比重,最大可能地降低身份特征对于整个表情识别过程的影响。旨在提高表情识别的结果,最终实现高鲁棒性的三维表情识别。