人臉特征檢測(cè)與表情識(shí)別.pdf

1、人臉表情識(shí)別技術(shù)在許多領(lǐng)域都有著廣泛的應(yīng)用和研究?jī)r(jià)值，本文詳細(xì)討論了人臉表情識(shí)別系統(tǒng)的具體結(jié)構(gòu)組成和實(shí)現(xiàn)方法．一個(gè)完整的表情識(shí)別系統(tǒng)應(yīng)由以下幾部分組成：人臉表情圖像捕獲、預(yù)處理、人臉特征檢測(cè)與定位、人臉分割與歸一化、人臉表情特征提取、人臉表情識(shí)別。 本次論文研究工作除了人臉表情圖像捕獲部分外，其余部分都做了充分的實(shí)驗(yàn)和分析，主要過程是：先簡(jiǎn)要回顧了面部表情識(shí)別的研究現(xiàn)狀，然后介紹了人臉特征檢測(cè)、主要器官定位及人臉切割技術(shù)，接著運(yùn)

2、用兩種方案進(jìn)行人臉表情識(shí)別，第一種基于小波變換和離散余弦變換的人臉表情識(shí)別方案。該方案首先對(duì)輸入圖像進(jìn)行臉部切割和規(guī)范化得到“規(guī)范化標(biāo)準(zhǔn)臉像”，然后用離散小波變換進(jìn)行數(shù)據(jù)降維，用離散余弦變換去除數(shù)據(jù)的相關(guān)性和并使能量聚集，再用ZIGZAG算法提取表情特征矢量，最后用馬氏距離進(jìn)行分類識(shí)別。實(shí)驗(yàn)表明：本方案中算法簡(jiǎn)單，快速，對(duì)六種基本表情的識(shí)別率最高可達(dá)89.44﹪。不足之處在于泛化性能不佳，還有待今后改進(jìn)。為了提高人臉表情的識(shí)別率，最后又