浅谈人脸表情智能识别

每个人都有一副独特而不混淆的脸相,即使双胞胎也不例外,因此人们相见时,给人印象最深的就是脸。人脸表达情感的肌肉非常发达,能表现各种表情,丰富的表情成了人脸的重要特征,在人际交往过程中了解内心的变化具有极为重要的意义。因此人脸表情智能识别在近几年也逐渐成为了人工智能和机器智慧学习中一个重要的研究点,在未来生活中有着广泛的应用前景以及极高的市场价值。现阶段尽管人脸表情智能识别取得了一定收获,但是仍存在显著的不足与缺陷。对人脸表情智能识别在现阶段发展情况进行了分析并对其未来发展作了一定展望。     

基于面部特征检测的人脸表情实时识别

针对传统方法特征提取识别准确率低、提取方法复杂以及深度学习方法模型复杂、实时性较差等缺点,提出了一种基于OpenCV和Dlib模型的人脸表情实时识别方法。首先,使用OpenCV实时采集并预处理图像;然后,使用Dlib预训练模型提取人脸特征点;最后,结合本文提出的5个表情识别指标：眉毛的倾斜程度、眼睛的睁开程度、上嘴唇与鼻尖高度占比、嘴巴宽度占比和嘴巴高度占比,对人脸表情进行实时识别。通过搭建系统界面,简化操作,增强了识别方法的实用性。实验表明,所提出算法表情识别的准确率均到达96%以上,验证了其有效性。     

基于面部表情识别的学习疲劳识别和干预方法

针对网络学习者经常出现的身体或心理上的疲劳或疲惫情绪状态即"学习疲劳"状态,提出了一种基于面部表情识别的学习疲劳识别和干预方法.考虑到网络学习的特点,定义了专注、疲劳和中性3种与学习相关的表情,利用一种基于肤色分割和模版匹配相结合的人脸检测算法检测出网络学习者的人脸区域,然后根据建立的人脸表情面部模型对学习者的面部特征进行提取,主要包括眼睛特征和嘴巴特征,最后采用基于规则的表情分类方法,识别出学习者是否处于学习疲劳状态,并采取相应的情感干预措施.实验结果表明,该方法能够快速识别网络学习者是否处于学习疲劳状态,实现实时学习疲劳干预.     

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。     

面部表情快速重构与识别方案的设计与实现

计算机人脸表情重构在人机情感交互中起着非常关键的作用。本文详细阐述了基于Web的面部表情快速重构与识别设计方案及其实现。通过实践检验，该方案能够实现在网络上快速重构面部表情，实时性好，并与表情识别能够较好地结合起来，且面部表情特征的数据处理方式具备较强的通用性。     

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。     

基于CBP-TOP特征的人脸表情识别*

针对人脸表情时空域特征信息的有效提取,本文提出了一种CBP-TOP（Centralized Binary Patterns From Three Orthogonal Panels）特征和SVM分类器相结合的人脸表情识别新方法。该方法首先将原始图像序列进行图像预处理,包括人脸检测、图像截取和图像尺度归一化,然后用CBP-TOP算子对图像序列进行分块提取特征,最后采用SVM分类器进行表情识别。实验结果表明,该方法能更有效提取图像序列的运动特征和动态纹理信息,提高了表情识别的准确率。和VLBP特征相比, CBP-TOP特征在表情识别中具有更高的识别率和更快的识别速度。     

基于卷积神经网络的人脸表情识别

传统的神经网络表情识别系统由特征提取和神经网络分类器组成,利用人的经验来获取模式特征,很容易丢失表征表情特征的细节信息。提出一种基于卷积神经网络的识别方法,避免了对图像进行复杂的特征提取,直接把图像数据作为输入。通过在Cohn-Kanade表情库上的实验结果表明,该方法能够取得很好的表情分类效果。     

基于BP神经网络的人脸表情识别

在BP神经网络及算法的基础上,提出了将其用于人脸表情识别的方法,不对人脸表情图像作特征提取,直接把图像数据作为神经网络识别器的输入.利用Matlab完成了网络的训练与测试.结果表明,本方案简单、快速、正确率高、识别时间短、泛化能力较强,可满足实时处理要求.     

人脸表情识别研究的新进展

人脸表情识别（facial expression recognition,简称FER）作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,近年来得到了广泛的关注,涌现出许多新方法.本文综述了国内外近4年人脸表情识别（FER）技术的最新发展.首先,介绍了FER系统的组成：人脸检测、表情特征提取和表情分类,并详细叙述了其中表情特征提取和表情分类的方法.然后,对目前广泛应用的人脸表情数据库进行了介绍,并在此基础上对当前一些FER系统的性能进行了比较分析.最后,对FER领域的研究现状和挑战给予了评述,对FER可能的发展方向进行了讨论.     

融合时空域特征的人脸表情识别

目的 人脸表情识别是计算机视觉的核心问题之一。一方面,表情的产生对应着面部肌肉的一个连续动态变化过程,另一方面,该运动过程中的表情峰值帧通常包含了能够识别该表情的完整信息。大部分已有的人脸表情识别算法要么基于表情视频序列,要么基于单幅表情峰值图像。为此,提出了一种融合时域和空域特征的深度神经网络来分析和理解视频序列中的表情信息,以提升表情识别的性能。方法 该网络包含两个特征提取模块,分别用于学习单幅表情峰值图像中的表情静态“空域特征”和视频序列中的表情动态“时域特征”。首先,提出了一种基于三元组的深度度量融合技术,通过在三元组损失函数中采用不同的阈值,从单幅表情峰值图像中学习得到多个不同的表情特征表示,并将它们组合在一起形成一个鲁棒的且更具辩识能力的表情“空域特征”;其次,为了有效利用人脸关键组件的先验知识,准确提取人脸表情在时域上的运动特征,提出了基于人脸关键点轨迹的卷积神经网络,通过分析视频序列中的面部关键点轨迹,学习得到表情的动态“时域特征”;最后,提出了一种微调融合策略,取得了最优的时域特征和空域特征融合效果。结果 该方法在3个基于视频序列的常用人脸表情数据集CK+(the e...     

一种基于降噪自编码器的人脸表情识别方法

针对传统人脸表情识别算法鲁棒性差,易受到人脸身份信息干扰的问题,本文在基于降噪自编码器的基础上,提出一种人脸表情识别算法。首先,从图片中检测出人脸部分,并进行尺度归一化处理;再构造堆栈式降噪自编码神经网络模型进行预训练;最后为了避免由训练样本不足容易造成的过拟合问题,在深度网络模型的全连接层采用了Dropout技术。实验结果在数据集CK 、JAFFE和Yale上均取得了较高的准确率,说明了该方法具有较强的鲁棒性和抗身份信息干扰的能力。     

Spontaneous facial expression recognition: A robust metric learning approach

Spontaneous facial expression recognition is significantly more challenging than recognizing posed ones. We focus on two issues that are still under-addressed in this area. First, due to the inherent subtlety, the geometric and appearance features of spontaneous expressions tend to overlap with each other, making it hard for classifiers to find effective separation boundaries. Second, the training set usually contains dubious class labels which can hurt the recognition performance if no countermeasure is taken. In this paper, we propose a spontaneous expression recognition method based on robust metric learning with the aim of alleviating these two problems. In particular, to increase the discrimination of different facial expressions, we learn a new metric space in which spatially close data points have a higher probability of being in the same class. In addition, instead of using the noisy labels directly for metric learning, we define sensitivity and specificity to characterize the annotation reliability of each annotator. Then the distance metric and annotators' reliability is jointly estimated by maximizing the likelihood of the observed class labels. With the introduction of latent variables representing the true class labels, the distance metric and annotators' reliability can be iteratively solved under the Expectation Maximization framework. Comparative experiments show that our method achieves better recognition accuracy on spontaneous expression recognition, and the learned metric can be reliably transferred to recognize posed expressions.     

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。     

深度人脸表情识别研究进展

随着人脸表情识别任务逐渐从实验室受控环境转移至具有挑战性的真实世界环境,在深度学习技术的迅猛发展下,深度神经网络能够学习出具有判别能力的特征,逐渐应用于自动人脸表情识别任务。目前的深度人脸表情识别系统致力于解决以下两个问题：1）由于缺乏足量训练数据导致的过拟合问题;2）真实世界环境下其他与表情无关因素变量（例如光照、头部姿态和身份特征）带来的干扰问题。本文首先对近十年深度人脸表情识别方法的研究现状以及相关人脸表情数据库的发展进行概括。然后,将目前基于深度学习的人脸表情识别方法分为两类：静态人脸表情识别和动态人脸表情识别,并对这两类方法分别进行介绍和综述。针对目前领域内先进的深度表情识别算法,对其在常见表情数据库上的性能进行了对比并详细分析了各类算法的优缺点。最后本文对该领域的未来研究方向和机遇挑战进行了总结和展望：考虑到表情本质上是面部肌肉运动的动态活动,基于动态序列的深度表情识别网络往往能够取得比静态表情识别网络更好的识别效果。此外,结合其他表情模型如面部动作单元模型以及其他多媒体模态,如音频模态和人体生理信息能够将表情识别拓展到更具有实际应用价值的场景。     

轻量级网络在人脸表情识别上的新进展

作为人工智能领域的热门研究方向,人脸表情识别（facial expression recognition,FER）是让计算机获取人类感情最直接最有效的方式,在人机交互、智慧医疗、疲劳驾驶等研发课题中占据关键的技术地位。为了满足高识别率的应用需求,FER深度学习网络结构愈发复杂,占用了大量的计算资源和存储空间,严重影响了算法实时性的要求。围绕如何在有效提升模型运算速度的同时,保障模型的精度这一问题展开综述。首先,介绍了利用轻量级网络实现表情识别的重要数据集;其次,对用于人脸表情识别的经典轻量级网络模型进行了分析;再次,阐述了主要的网络轻量化方法的原理、特点及适用场景;最后,总结了轻量级网络在人脸表情识别研究中存在的问题和挑战,对未来的研究方向进行展望。     

基于动态序列特征的人脸表情识别方法

基于静态灰度图特征识别表情的方法简单、快捷,在进行特定人表情识别时可以取得很好的识别结果,但在进行非特定人表情识别时却容易受到肤色、光照等因素的影响,识别效果较差。通过动态序列提取的运动特征能有效地反映表情运动的形变过程,用于非特定人表情识别时可以取得较好的识别结果。研究了通过光流和帧间灰度差两类方法提取表情序列动态特征,再与支持向量机（SVM）和隐马尔柯夫模型（HMM）两种分类器组合,进行非特定人表情识别,并分析比较了两类方法的特点与优劣,说明了利用运动特征识别人脸表情的有效性。     

融合ViT与对比学习的面部表情识别

目的 面部表情识别是计算机视觉领域中的重要任务之一,而真实环境下面部表情识别的准确度较低。针对面部表情识别中存在的遮挡、姿态变化和光照变化等问题导致识别准确度较低的问题,提出一种基于自监督对比学习的面部表情识别方法,可以提高遮挡等变化条件下面部表情识别的准确度。方法 该方法包含对比学习预训练和模型微调两个阶段。在对比学习预训练阶段,改进对比学习的数据增强方式及正负样本对对比次数,选取基于Transformer的视觉Transformer(vision Transformer,ViT)网络作为骨干网络,并在ImageNet数据集上训练模型,提高模型的特征提取能力。模型微调阶段,采用训练好的预训练模型,用面部表情识别目标数据集微调模型获得识别结果。结果 实验在4类数据集上与13种方法进行了比较,在RAF-DB(real-world affective faces database)数据集中,相比于Face2Exp(combating data biases for facial expression recognition)模型,识别准确度提高了0.48%;在FERPlus(facial ...     

遮挡人脸表情识别深度学习方法研究进展

在真实环境下遮挡是准确分析识别人脸表情的主要障碍之一。近年来研究者采用深度学习技术解决遮挡条件下表情误识别率高的问题。针对遮挡表情识别的深度学习算法和遮挡相关的问题进行归纳总结。首先,概括局部遮挡条件下表情识别的发展现状、表情的表示方式以及研究遮挡表情用到的数据集;其次,回顾遮挡表情识别深度学习方法的最新进展和分析遮挡对表情的影响;最后,总结主要技术挑战,研究难点及其可能的应对策略。目的是为将来的遮挡表情识别研究提供更有益的参考依据和基准。