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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。 相似文献
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随着人工智能与模式识别技术的不断发展,面部表情识别在智能人机交互中发挥着越来越重要的作用.通过对人的面部表情分类的研究,提出了一种使用C均值聚类、K近邻算法的面部表情分类方法.对参加训练的表情图像先进行Gabor小波变换,然后使用Fisherface判别分析方法进行变换,求得特征空间.再将已进行Gabor变换的标准表情图像投影到特征空间,进行C均值聚类得到子类表情模板.对于一幅待识别的表情图像,使用K近邻算法与子类表情模板比较,将该表情图像分类.使用该方法,在公开的日本女人表情人脸库上实测达到了95.8%的识别率. 相似文献
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赵志博 《数字社区&智能家居》2007,(24)
随着认知心理学和人工智能技术的不断发展,人脸面部表情识别技术越来越受到重视。本研究首先介绍了表情识别研究的发展过程及识别过程包括的四个部分,然后重点阐述了表情识别过程中特征提取的不同研究方法,最后对各种研究方法进行了比较,进而展望了表情识别研究的发展方向。 相似文献
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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特征,并采用基于随机森林的级联结构森林逐层学习识别出不同的面部表情特征,提高了人脸表情的识别准确率.DCCF在JAFFE、CK+和Fer2013 3个公开面部表情数据集进行了实验,并对面部表情提取的5种特征和7种分类方法进行了比较分析,结果显示DCCF在对比的算法中人脸表情识别性能最好,3个数据集的准确率分别达到91.4%,98.7%,71.6%. 相似文献
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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。 相似文献
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面部表情识别研究进展 总被引:2,自引:0,他引:2
面部表情识别是计算机视觉中一个具有挑战性的课题,该文对国内外面部表情识别做了系统综述与比较,分析了面部表情识别目前存在的问题,并对今后发展提出了几点思考. 相似文献
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心理学上的研究表明,面部表情变化主要集中在眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等面部器官上.受其启发,提出一种基于面部结构的表情识别方法,重点分析眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴等关键区域的联动变化来分析表情.首先,使用鲁棒的判别响应图拟合(discriminative response map fitting,DRMF)方法自动检测出对识别人脸表情最为关键的局部人脸区域,即眼睛、眉毛、鼻子和嘴巴的部分;然后从这些关键部分中提取Haar特征;最后采用Boosting学习和联动机制,学习得到基于联合Haar特征的表情分类器.在CMU表情数据库和JAFFE表情数据库上的实验结果表明了上述方法的良好性能,即基于面部构件识别表情的方法获得了与手工精准标注人脸面部构件识别表情方法相近的识别效果. 相似文献
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为了有效提高机器人的智能交互水平,设计一种基于深度学习的的心理情绪智能交互系统。通过分离卷积实现深度学习,对人的面部表情(喜悦、伤心、气愤、恐惧等)进行分析和特征提取,实验结果显示训练后的模型对面部表情测试集的识别准确率可达71.1%。系统分别设计了与6种不同面部表情向对应的NAO机器人肢体动作,实验结果表明,机器人可在2 s内完成识别并进行动作反馈,且连续10帧的识别结果较为准确。 相似文献