基于图像的面部表情识别方法综述

近年来,面部表情识别在教育、医学、心理分析以及商业领域得到了广泛关注。针对目前表情识别方法不够系统、概念模糊的问题,对面部表情识别的步骤及其方法进行了综述探讨。首先,介绍了目前常用的人脸表情数据集,并回顾了面部表情识别的发展历程;然后,介绍了人脸表情识别的面部表情编码和面部表情识别过程这两个方面,归纳了人脸面部表情识别的四个过程,重点总结了特征提取和表情分类两个过程中的经典算法以及这些算法的基本原理和优劣比较;最后,指出了目前面部表情识别存在的问题和未来可能的发展趋势。     

疲劳表情识别的研究与仿真

研究疲劳状态的表情识别问题.针对当人体处在疲惫状态与常规表情中的人脸面部特征变化不是很明显,在普通状态下的面部表情差别不大.传统的表情识别算法很难准确高效的识别.为提高识别率,提出了关联面部特征的表情识别方法.首先对人脸主要图像进行特征检测,然后建立特征集,根据特征向量之间的变化将细节特征向量进行有效联系,克服传统方法的弊端,根据微小的关联变化完成表情识别.实验结果表明,方法的能够对面部特征细微变化下的人脸图像进行有效的疲惫表情识别,提高了识别的准确度.     

面部表情预处理和仿真子系统的设计与实现

表情识别技术在人工智能、心理医学、人机交互等领域发挥着重大作用。文章主要探讨了面部表情识别子系统的设计与实现,并对手绘图像表情识别进行了实验;基于人面部表情的多变和面部皮肤存在不同干扰区域,也对图像干扰颗粒处理的扫描标号算法进行了研究。     

基于加权多头并行注意力的局部遮挡面部表情识别

面部表情识别在诸多领域具有广泛的应用价值, 但在识别过程中局部遮挡会导致面部难以提取有效的表情识别特征, 而局部遮挡的面部表情识别可能需要多个区域的表情特征, 单一的注意力机制无法同时关注面部多个区域特征. 针对这一问题, 本文提出了一种基于加权多头并行注意力的局部遮挡面部表情识别模型, 该模型通过并行多个通道-空间注意力提取局部未被遮挡的多个面部区域表情特征, 有效缓解了遮挡对表情识别的干扰, 大量的实验结果表明, 本文的方法相比于很多先进的方法取得了最优的性能, 在RAF-DB和FERPlus上的准确率分别为89.54%、89.13%, 在真实遮挡的数据集Occlusion-RAF-DB和Occlusion-FERPlus的准确率分别为87.47%、86.28%. 因此, 本文的方法具有很强的鲁棒性.     

基于PCA与SVM结合的面部表情识别的智能轮椅控制

为了实现基于面部表情识别的智能轮椅控制,在传统的支持向量机(SVM)面部表情识别与分类方法的基础上,采用基于"八眼"的面部有效区域提取方法,将基于主成分分析(PCA)的面部表情特征提取方法与支持向量机分类方法相结合,实现了面部表情的识别与分类,并最终实现基于面部表情识别的智能轮椅的运动控制。实验结果表明,所采用的方法在识别率上明显优于传统SVM与PCA方法。     

基于支持向量机的实时表情识别

从实时图像中识别面部表情和推断情感是一个极具挑战性的研究课题。文章介绍了一种根据视频图像对面部表情进行实时识别的方法。使用ASM方法和改进的L-K光流算法进行面部特征定位和特征跟踪,提取的面部特征位移作为支持向量机分类器的输入。实验证明,支持向量机和特征跟踪的方法能很好地识别面部表情。     

基于混淆交叉支撑向量机树的自动面部表情分类方法

面部表情自动分类是情感信息处理研究中的重要内容,为了提高表情识别的准确率以及鲁棒性,提出了一种基于混淆交叉支撑向量机树的面部表情自动分类方法。该方法依据伪Zernike矩特征,以混淆交叉支撑向量机树对矩特征进行学习,实现面部表情的自动分类。混淆交叉支撑向量机树的结构使模型能够根据教师信号将面部表情识别问题分解,在不同的层次上以相对较低的复杂度解决子问题;在训练阶段,对当前中间节点划分的两个子样本集进行混淆交叉,增强了模型在面部表情识别上的整体泛化性能以及鲁棒性。实验对Cohn-Kanade面部表情数据库中的6类基本表情进行自动分类,准确率达到96.31%;与同样基于该数据库的识别方法相比,该方法在识别正确率和鲁棒性上具有较大的优势。     

基于卡方距离度量学习的面部表情识别算法

针对野外复杂环境下面部表情特征不一致导致识别率低的问题,提出一种基于卡方距离度量学习的凸优化算法用于面部表情识别。将卡方距离引入KNN分类技术中用于度量学习优化的损失函数,采用随机梯度下降法求解修正的凸优化损失函数,为避免过度拟合训练数据,算法将Dropout技术用于度量学习,使用特征权重系数,调整不同特征对表情识别的贡献度。实验结果表明,相比其它算法,所提算法在面部表情识别中更具优势,提高了面部表情识别准确度。     

面部表情认知预处理与仿真

探讨面部表情认知预处理与仿真的实现,完成对人脸图像预处理算法实现和手绘图像表情识别两方面的研究工作。由于人面部表情的多变和面部皮肤存在不同干扰区域,对图像干扰颗粒处理的扫描标号算法进行了研究,同时对手绘图像表情识别的识别率进行了分析。     

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。     

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。     

基于深度学习的面部表情识别研究

针对基于深度学习的静态人脸图像表情识别方法进行研究,首先介绍了深度学习的原理,并归纳了目前公开且常用的面部表情数据集;然后介绍了基于深度学习的表情识别的三个步骤,归纳了图像预处理和表情分类的主要方法,重点总结了目前性能较好用来提取特征的深度学习框架以及这些方法的基本原理和优劣势比较;最后指出了目前面部表情识别存在的问题和未来可能的发展趋势。     

网络教学中的学习情绪双元辨别研究

针对目前网络教学系统中对学生学习情绪与学习状态的捕捉辨识存在问题,提出在网络学习情绪辨别机制中,结合人脸表情辨别和基于半投票机制的文字语意推论辨别两种非侵入性情绪辨别方式的优点,设计了网络实时监视指导单元.实验表明,该非侵入性的情绪双元辨别机制使网络教学系统中的学习情绪辨别率得到有效提升,系统交互性明显加强,为网络教学系统中学习情绪辨别机制的设计提供方向.     

The facial expression recognition technology under image processing and neural network

The Journal of Supercomputing - A facial expression recognition (FER) algorithm is built on the advanced convolutional neural network (CNN) to improve the current FER algorithms’ recognition...     

Toward Practical Smile Detection

Machine learning approaches have produced some of the highest reported performances for facial expression recognition. However, to date, nearly all automatic facial expression recognition research has focused on optimizing performance on a few databases that were collected under controlled lighting conditions on a relatively small number of subjects. This paper explores whether current machine learning methods can be used to develop an expression recognition system that operates reliably in more realistic conditions. We explore the necessary characteristics of the training data set, image registration, feature representation, and machine learning algorithms. A new database, GENKI, is presented which contains pictures, photographed by the subjects themselves, from thousands of different people in many different real-world imaging conditions. Results suggest that human-level expression recognition accuracy in real-life illumination conditions is achievable with machine learning technology. However, the data sets currently used in the automatic expression recognition literature to evaluate progress may be overly constrained and could potentially lead research into locally optimal algorithmic solutions.     

基于改进的GAN的局部遮挡人脸表情识别

针对实际应用中人脸图像存在局部遮挡的情况经常发生,会造成识别率下降和鲁棒性降低。因此针对目前存在的这种情况,提出一种基于改进生成式对抗网络（Generative Adversarial Network,GAN）的表情识别模型,先利用由自动编码器构成的生成器和两个鉴别器（局部鉴别器和全局鉴别器）的对抗学习对遮挡人脸图像填补修复,再在全局鉴别器后面添加多分类层,利用全局鉴别器的部分卷积层并在后面添加多分类层构成表情分类器进行表情识别。最后通过实验进行了不同遮挡面积的人脸图像在填补前后表情识别率的对比和不同算法的识别率对比,实验结果证明识别率会更高,尤其提高了人脸大面积遮挡的识别率。     

基于可分度和支持度的模糊密度赋值融合识别算法

模糊积分理论可有效处理分类决策不确定性问题。当前模糊密度的确定方法未考虑各个分类器识别结果的可区分程度及各分类器对识别结果的支持程度,会丢失融合识别的相关信息。文中提出基于可分度和支持度的自适应模糊密度赋值融合识别算法。该算法根据各分类器对待识别样本的识别结果的可区分程度和支持程度对分类器的融合模糊密度进行自适应赋值,从而有效实现多分类器融合识别。将该算法应用于自然交互环境下的人脸表情识别和Cohn-Kanade表情识别。实验结果表明,该算法能有效提高总体表情识别率。     

类间学习神经网络的人脸表情识别*

针对目前表情识别类间信息无关状态,提出了一种表情类间学习的神经网络分类识别算法。该算法首先构建一个BP网络学习对和一个距离判据单元,该距离判据单元仅用来计算类间的实际距离,类间期望距离是根据大量实验结果获得的;然后通过类内实际输出和类间期望距离来修正该网络;最后给出一组实例样本进行表情分类识别。实验结果表明,该算法能有效地识别人脸表情,能紧密地将各类表情间的信息联系起来,效率和准确性均有明显提高。