基于社交、情感和生理的分层模糊表情生成

针对目前人脸表情生成模型存在的情感类型较少、未考虑除情感以外产生表情的其它来源以及表情模式固定的局限性,提出一个分层模糊表情生成模型.该模型考虑社交、情感和生理等不同层次对表情生成的影响,利用模糊理论生成灵活、丰富的表情.基于该模型建立分层智能模糊表情生成系统,并对该系统进行评价,其结果说明分层模糊表情生成在人机交互中起到较好作用.     

基于特征点矢量与纹理形变能量参数融合的人脸表情识别

人脸表情识别是人机交互领域的研究热点和难点之一。为了有效去除由于个体差异而造成的表情特征的差异,该文首先基于特征点矢量提出特征点距离比例系数;其后,又给出纹理形变能量参数的概念;最后,将二者融合用于人脸表情识别。所提方法在Cohn-Kanade数据库及BHU人脸表情数据库进行了测试,实验结果表明该方法较传统的方法在识别率上分别提高了4.5%与3.9%。     

基于局部均值的红外小目标检测算法

复杂背景条件下红外小目标检测是红外自动寻的、红外预警系统的关键技术和研究热点之一。为了能有效地检测出小目标,对红外图像中的小目标与背景特性进行了分析,在充分利用小目标与其局部背景差异的基础上,提出一种基于局部灰度均值确定红外小目标尺寸和位置信息的算法。首先,给出判断像元属于小目标的必要条件,该条件判定图像中哪些像元可能属于红外小目标;其次,基于可能属于小目标的像元给出小目标可能的尺寸值;再次,对所得结果进行优化,排除虚警;最后,根据前三阶段所得结果确定小目标的尺寸和位置。Matlab 仿真结果表明,对复杂云层背景的红外图像,Top-Hat 检测算法虽然检测速度快,但当虚警和目标的灰度值相等时不能很好地对目标进行检测;新算法在选择合适参数的基础上能准确给出目标的位置信息,并能较好地估算小目标尺寸,然而新算法在检测速度上仍有待进一步提高。     

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。