人脸表情识别
17页1、人脸表情识别的发展,目录,1.人脸表情,2.人脸表情特征提取方法,3.人脸表情识别分类方法,目录结构,4.人脸表情识别进一步挑战,表情是人类用来表达情绪的一种基本方式,是非语言交流中的一种有效手段。人们可通过表情准确而微妙地表达自己的思想感情,也可通过表情辨认对方的态度和内心世界。关于表情传递信息的作用,心理学家Mehrabian1给出了一个公式:,感情表露=7的言词+38的声音+55的面部表情,Ekman和Frisen3提出面部表情编码系统(FACS),用44个运动单元(Au)来描述人脸表情变化,并定义了6种基本情感类别:惊奇、恐惧、厌恶、愤怒、高兴、悲伤。,1.人脸表情,一个人脸表情识别系统一般包括3个环节,即人脸检测、特征提取、表情分类. 1.需要对人脸进行检测与定位,这一环节的研究实际上已成为一个独立的方向, 2.从人脸图像或图像序列中提取能够表征输入表情本质的信息,在提取特征数据的过程中,为了避免维数危机,可能还需要特征降维、特征分解等进一步处理; 3.分析特征之间的关系,将输入的人脸表情分类到相应的类别,如AU组合或基本情感类别。,1.人脸表情,1.人脸表情系统,表情特征提
2、取是FER系统中最重要的部分,有效的表情特征提取工作将使识别的性能大大提高。通过对大量文献的总结,可知好的表情特征提取结果应该具备以下几个条件: (1)完整的表示出人脸表情的本质特征; (2)去除噪声、光照及其他与表情无关的干扰信息; (3)数据表示形式紧凑,避免过高的维数; (4)不同类别表情的特征之间有较好的区分性。,人脸表情特征提取,主成分分析法(PCA),局部二值模式(LBP),Gabor小波变换,特征提取算法,人脸表情特征提取,主成分分析法(PCA),PCA的主要思想是通过协方差矩阵分析各个属性之间的相关性,选取出该图像的主成分来排除这些冗余信息,并形成一个变换矩阵;再通过该矩阵实现Karhunen-Loeve变换(正交变换),将原有的高维图片所形成的向量进行降维,由于PCA需要很大的存储空间以及计算复杂度,因此很多研究者都提出了相应的改进算法。Thai等在文献231中比较了2DPCA和PCA,由于PCA需要将图片矩阵转换成向量后进行转换且其维数特别高,而2DPCA直接对图像矩阵进行转换。最后运用大量实验验证了2DPCA在表现力及速度方面都远远高于PCA。,局部二值模式(LB
《人脸表情识别》由会员206****923分享,可在线阅读,更多相关《人脸表情识别》请在金锄头文库上搜索。
人教版小学英语单词分类记忆汇总表excel版
人教版九年级全一册英语词汇
2019年开展垃圾分类的工作总结报告【五篇】
六年级英语绘本教案
外研版小学英语单词表全带音标(一年级起点1-12册)
最新国家开放大学电大投资学网络核心课形考网考作业及答案
初中人教版七年级下册生物复习提纲
高中英语语法大全高中英语语法系统全解word版
☆初中英语语法专项练习习题以及答案
初中英语常考近义词同义词辨析
高中物理选修3-5全套教案(人教版) (1)
英语绘本《WeatherReport》教学设计
防护功能平战转换设计专篇各专业
初中人教版七年级上册下册全册生物复习提纲21页 (1)
商务星球版七年级上册地理知识点归纳总结
初中人教版七年级上册下册全册生物复习提纲21页 (2)
高中高考语文作文词汇句型优美句子万能语句大全
中考地理选择题专项复习550题含答案
北师大版七年级数学上册第四章基本平面图形单元测试题含解析
人教版七年级数学上册第一章有理数单元检测题解析版
2024-04-09 29页
2024-04-08 25页
2024-04-08 13页
2024-04-08 17页
2024-04-08 17页
2024-04-08 11页
2024-04-08 14页
2024-04-08 17页
2024-04-08 15页
2024-04-08 16页