一种同步人脸运动跟踪与表情识别算法

针对单视频动态变化背景下的人脸表情识别问题,提出了一种同步人脸运动跟踪和表情识别算法,并在此基础上构建了一个实时系统.该系统达到了如下目标:首先在粒子滤波框架下结合在线外观模型和柱状几何模型进行人脸三维运动跟踪;接着基于生理知识来提取人脸表情的静态信息;然后基于流形学习来提取人脸表情的动态信息;最后在人脸运动跟踪过程中,结合人脸表情静态信息和动态信息来进行表情识别.实验结果表明,该系统在大姿态和丰富表情下具有较好的综合优势.     

一种用于表情识别的局部判别分量分析算法

在判别分量分析算法的基础上,提出了一种针对人脸表情识别任务的局部判别分量分析算法.首先该算法为每个测试样本选取了一组近邻训练样本,获取了训练集的局部样本结构.然后在最大化判别样本子集协方差的同时,最小化样本子集内所有数据的协方差,从而有效地提取了测试样本的表情特征.在多个人脸表情数据库上的实验结果表明,该算法不但提高了判别分量分析算法的表情识别率,而且具有较强的鲁棒性.     

基于人脸相似度加权距离的非特定人表情识别

该文提出了一种用于非特定人表情识别的方法。首先,对测试人的初始表情特征进行高阶奇异值分解,得到测试人与训练集中所有人相关的表情特征。然后,根据相似的人有相似的表情的假设,计算人脸相似度加权距离,作为测试人的表情特征与标准的表情特征之间的相似性测度。通过加权的过程,可以有效地去除由于个体差异而造成的表情特征的差异,提高非特定人表情识别的鲁棒性。该文提出的方法在JAFFE数据库上进行了测试。对非特定人的表情识别实验表明,该文方法比传统的方法在识别率上有了提高。     

改进ASM和分类树表情识别算法

在现有的人脸表情识别系统中,速度和识别率是最重要的两个衡量标准,为提高人脸表情判别速度和识别率,采用了一种改进了的ASM和分类树表情识别的新方法。首先对传统的ASM的特征点定位过程进行改进,主要用条带法进行局部特征点定位和使用选择性特征点提取算法来提高特征点定位的速度和准确性。用分类树识别算法来改进经典的模板匹配分类法。实验结果表明,在JAFFE人脸表情数据库中进行实验可以获得更好的识别效果。     

一种具有噪声鲁棒性的人脸表情识别算法研究

为降低噪声对人脸表情识别的影响,首先提出具有人眼视觉特性的各向异性扩散滤波方法,对图像进行滤波预处理;同时采用改进HOG算子提取人脸表情特征。实验结果表明,改进的各向异性扩散滤波算法在滤除噪声的同时能更好地保留表情图像的弱小细节信息,改进HOG算子相比传统特征提取算子可以更准确地描述人脸表情特征。因此,该算法是一种有效的、具有一定噪声鲁棒性的人脸表情识别算法。     

融合人脸局部区域的表情识别

本文提出了一种融合人脸各个局部区域的表情识别方法,首先提取眼睛、鼻子和嘴巴三个局部区域,并对这三个局部区域和整个人脸区域分别进行表情识别,得到四个独立的识别结果,再利用融合策略对四个结果进行决策融合,所提方法在日本女性表情数据库JAFFE库和五邑大学人脸表情数据库CED_ WYU库上进行了广泛的实验,结果表明,通过融合人脸各局部区域的识别结果,表情识别率可以得到显著提高.     

基于改进的LTP人脸表情识别算法

针对人脸表情识别背景复杂导致识别率低的缺点,提出了一种中心对称三值模式(CSTP)算法,首先对人脸表情图像进行分块处理,在每一子块上提取CSTP特征,并对该子块进行CSTP特征的直方图统计,然后求出各个子块对应的信息熵,构造自适应加权系数,再分别和各个子块的直方图相乘,将自适应加权后的各个子块特征向量级联作为最终的纹理特征,最后利用支持向量机(SVM)进行表情分类.在JAFFE和CMU-AMP表情库上进行试验,通过对比其他传统方法发现该算法对表情识别更有效.     

三维面部表情识别技术的研究进展

三维采集设备的快速发展,极大推动了三维数据技术的研究。其中,以三维人脸数据为载体的三维面部表情识别研究成果不断涌现。三维面部表情识别可以极大克服二维识别中的姿态和光照变化等方面问题。对三维表情识别技术进行了系统概括,尤其针对三维表情的关键技术,即对表情特征提取、表情编码分类及表情数据库进行了总结分析,并提出了三维表情识别的研究建议。三维面部表情识别技术在识别率上基本满足要求,但实时性上需要进一步优化。相关内容对该领域的研究具有指导意义。     

一种基于人脸表情识别的软件自动换肤技术研究

人脸表情识别和软件换肤分别作为人机交互中的智能化和人性化技术得到了深入的研究.文中结合以上两种技术提出了基于人脸表情识别的软件界面自动换肤思想,介绍了一种软件界面自动换肤系统的设计,并讨论了主成分分析检测定位模型.仿真结果证明了该方案的可行性.     

基于图像差分法的人脸表情识别

讨论了静态图像表情特征提取方法,提出了一种基于图像差分法的人脸表情识别方法。通过差值图找到特征点,采用特征点拟合的办法找出特征区域的变化,通过Matlab验证了该方法的可行性。     

基于加权波束形成的STAP抗干扰改进算法

传统空时自适应处理(STAP)算法不能抑制和导航信号同一方向的窄带干扰并且输出信干噪比不理想。针对此问题,本文提出了一种结合加权波束的改进STAP抗干扰算法。这种新的算法能有效地抑制窄带和宽带干扰,并提升了输出信干噪比(SINR)。     

基于卷积神经网络的人脸表情技术研究

在日常的沟通与交流过程中,运用面部表情可以促使沟通交流变得更加顺畅,因此对于人类而言,进行面部表情的解读也是获取相关沟通交流内容的重要程序。随着科学技术的不断发展,人工智能在日常人类交流沟通中运用的越发广泛,因此面部表情人工智能识别这一项技术的发展与创新也更加受到关注。文章将对卷积神经网络的人脸表情识别技术进行深入的研究与探析。     

基于混合SVM与AdaBoost分类的面部表情识别的人机交互

基于二维主元分析（2DPCA）方法提出一种混合支持向量机（SVM）与AdaBoost算法的面部表情分类方法。首先,该方法对灰度图像进行人脸检测,通过小波变换和二维主元分析得到特征数据,有效地减少了计算量;然后,采用SVM方法对特征数据进行分类学习,得到初始分类器;最后,通过AdaBoost算法对SVM分类结果进行进一步加强,形成强分类器,提升了分类能力,确保了表情识别工作,并实现基于面部表情识别的智能轮椅的人机交互的鲁棒性。实验结果表明：该方法不仅有效地提高了样本的分类能力,而且降低了计算的复杂度,在智能轮椅人机交互实验中的平均识别率达到92.5%。     

一种基于改进DTW算法的动态手势识别方法

结合Kinect传感器提出了一种基于改进的DTW算法的动态手势识别方法。首先,通过SDK对Kinect传感器获得的深度信息进行分析,获得人体骨骼点3D位置,选取其中4个点作为手部运动特征;然后,用加权距离和全局路径限制的方法对传统的DTW算法进行改进;最后,用改进的DTW算法进行模板训练和实现动态手势的识别。实验表明：该方法能很好地实现动态手势的识别,实时性好,在背景干扰和光照方面有较强的鲁棒性,较传统的DTW算法在识别速度和识别正确率方面有所提高。     

基于分离混合注意力机制的人脸表情识别

近年来,人脸表情识别研究因机器学习的引入取得了显著的进步,但由于光照变化、人脸姿态等原因使得人脸表情识别准确率一直不高。提出了一种基于混合注意力机制网络的方法,把通道注意力和空间注意力机制分离,增强网络的通道特征和跨通道相关性学习能力。在注意力机制后增加软阈值机制以抑制噪声,在网络损失函数中迭加类中心损失减小类内差异,通过预处理提高网络的泛化能力。实验结果表明,该方法在人脸数据集CK+和fer2013上准确率比主流方法更高,所用参数更少,收敛性更好。     

基于谱特征提取算法的海员表情识别方法研究

基于及时了解和调整海员的工作状态,避免海上交通事故频繁发生的目的,采用了基于空间一致性的谱特征提取表情识别算法。谱特征提取算法是在谱聚类算法理论基础上,通过在进行谱特征提取之前加空间一致性进行约束来改进实现的。通过对海员特定表情(比如疲劳、焦虑等)的识别试验,得出该算法能够有效地提取表情的特征信息,特别是对疲劳焦虑等负面情绪的表情,能有效提高识别率。     

人脸面部表情识别的研究进展

随着信息和计算机技术的飞速发展,人脸面部表情识别技术越来越受到重视.本文综述了近年来人脸面部表情识别的研究进展.首先对面部表情识别技术的研究背景和发展历程作了简单的回顾,然后着重介绍了几种主要的识别方法,并力争从理论上对各种方法进行分析和比较,最后简单地讨论了进一步提高面部表情识别率的难点和必须考虑的几个重要方面,进而展望了人脸面部表情识别技术的发展方向.     

基于面部检测和深度神经网络的面部情绪自动识别算法

面部情绪识别已成为可见光人脸识别应用的重要部 分,是光学模式识别研究中最重要的领域之一。为了进一步实现可见光条件下面部情绪的自 动识别,本文结合Viola-Jones、自适应直方图均衡(AHE)、离散小波变换(DWT)和深度卷 积神经网络(CNN),提出了一种面部情绪自动识别算法。该算法使用Viola-Jones定位脸 部和五官,使用自适应直方图均衡增强面部图像,使用DWT完成面部特征提取;最后,提取 的特征直接用于深度卷积神经网络训练,以实现面部情绪自动识别。仿真实验分别在CK+数 据库和可见光人脸图像中进行,在CK+数据集上收获了97%的平均准确 率,在可见光人脸图像测试中也获得了95%的平均准确率。实验结果 表明,针对不同的面部五官和情绪,本文算法能够对可见光面部特征进行准确定位,对可见 光图像信息进行均衡处理,对情绪类别进行自动识别,并且能够满足同框下多类面部情绪同 时识别的需求,有着较高的识别率和鲁棒性。     

一种基于改进LBP特征的人脸识别

传统的LBP算子只利用了局部的信息,而忽略了全局信息。MB_LBP算子虽然充分考虑了全局信息,但对局部信息的表示不足。在此提出一种改进后的LBP特征的人脸识别方法,改进后的LBP算子不仅能够利用局部特征,同时也兼顾了全局信息。该方法首先将人脸图像分块,对于每个分块,计算LBP特征,对于得到的LBP特征,根据其中心像素和分块灰度均值关系重新进行计算得到改进后的LBP特征,最后采用最近邻分类器进行识别。在ORL和YALE标准人脸数据库上的实验表明,改进后的识别效果优于使用传统LBP算子和MB_LBP算子。采用改进后的LBP算子,能够明显提高识别率,在ORL和YALE的实验显示能提高3%~8%左右的识别率。