基于稀疏表示的人臉表情識別.pdf

1、人臉表情識別是一個將計算機采集到的表情特征信息進行分類和識別的過程，涉及圖像處理、機器視覺、運動跟蹤、情感計算、特征識別、生理心理學等領域。識別過程一般包括人臉圖像獲取與預處理、特征提取和特征分類識別三個主要環(huán)節(jié)。
　　本文對表情識別的研究背景、研究歷史及現(xiàn)狀、應用領域及技術難點等進行了闡述，并對人臉表情識別的基本理論和方法進行了全面綜合的論述。在總結已有成果的基礎上，本文就圖像預處理、表情特征提取、表情特征分類等關鍵問題進行了研

2、究，主要工作如下：
　　(1)表情圖像預處理是表情識別過程的第一環(huán)節(jié)，本文采用灰度歸一化及手工劃定表情特征區(qū)域的預處理方法，實驗證明，此方法消除了光照等因素的影響，同時保留了有效的表情特征。
　　(2)重點研究了基于局部Gabo r二元模式的表情特征提取方法。由于Gabor小波變換對亮點、邊緣等細節(jié)特征的處理較弱。經過實驗，選取2個尺度和3個方向的Gabor小波變換后，再對Gabor系數(shù)圖譜進行局部二元模式編碼。實驗證明，這

3、種方法有效地結合了Gabor小波變換和局部二元模式的優(yōu)點，既能保持有效的表情特征，也降低了表情特征向量維數(shù)。
　　(3)構建恰當?shù)倪^完備字典，通過稀疏表示分類方法實現(xiàn)表情識別。通過對基礎庫圖像訓練，構建符合視覺特征內在結構的過完備字典，再對待測表情圖像尋找最稀疏解，確定最終表情，實現(xiàn)證明，本文構建的過完備字典結構恰當，信息豐富，求解過程簡單，求解結果準確。
　　為證明這種方法的有效性,將這種方法應用于JAFFE表情庫,結果表