y.人脸表情自动识别系统的研究与实现导师,赵政学生:,孙涨鳙琢提纲研究背景及意义*国内外研究水平及存在问题*本文采用的技术及方法*工作进度安排“参考文献13y研究背景及意义-人类的语言分为自然语言和形体语言两类,面部表情是形体语言的一部分。在人类交往过程巾,言语与表情经常是相互配合的。一些心理学家研究发现在人类进行会语交流传通信息时:话语肉容占7弛;说话肖的语调占38%;而说话人的表情占55%,所以说表情在人类交往活动中起到了重要的作用。.因此对人类面部表情的识别与分析有量要的意义,它不仅将盯利于我们开发更高效的人机交互界面也是颂窑情霍机画人,俐之能表现、钧别种理解人类的情国内外研究水人鹄表情论别是人机智佩交互的忍要基砥我李浩河雀理学心理学等研究领域,春6惧只荠lr颧咿5汤答机识别的技维28故伟结:关(惧Prise)、恐恨(fear)、厌愚s宇-个租特的转为典的股部表FacialActionCoding2ystem,ActionUnitsAUS),每种延动旷日日1974智表情识别的3个关键环节,自动人脸表情识别系统包括人脸检测,特征提取和表情分类3个关键环节.、在分析人脸表情和抽取特征数据之前,首先要进行人脸检测。检测到人脸之后将人脸从背景中分割出来|并进行尺吴,欧度等的归一化。之后的特征提取可以分为静态和动态图像2种情况。最后,要定义一些人脸情感类别并且设计分类的算法来进行人脸的表情分类.人脸表情识别流程图Z一一一L运动提取形变提取力Ee表情特征提取的主要技术*友情识别的犬键召于袁情特怔提取的准确性和有效性l*灰崖特怔是绮表豌禺像镶灰逞值上米处茎水黜尸碧同表惰有霞寥严素宴圭门众的扩夔骥痔耍裹1月归E,、运冤J誓寺4逐行佐别,剑人皇识别和L动疆最要克伺冉怔霆籍蓉蠡蔫藿屋,整体识别法中,兀论足从整体法与局部法部的变形出发j鄂是疲表1分析,技出勐,探韦挂衅限失汀石?兼华探彼标j垣米C。mp。neTAu趴s,PCA)法、独立分量IndependentcomponentAnalysis,ICA)、线性j别法CFishersLinearpiscriminants,FLD2、助法(FisherActions)、隐马尔科夫模垣法CFideMqu。vWModelHMM)矛I乔类分析法、厂逞任茸妻左E乏明褐怡公步水形变法与运动法,形变提取法是根据人脸在表达各种表情时的各个部位的变形情况来识别的,主要的方法有:主分量分析法(PCA、6abor小波、运动模板法(AciveShapeWModel,ASM)和点分布模型(Poin+DistributionModel,PDWM).运动法晏跟陵人脸坝表迩各种特定的表情时一些特定的特征部位的延动来识别的s典垒的识别方法有;光流法CDpticallow邵MEE6-4中的被郡近动参数法(FaceAnimationParameterFAP)=菖垦”这矢基刑唇匕怡水刑国,二荣五河从尿哗步呗标熙吼坂哽如KK捉-呕尝,伟探坂量刹朱“哽和,丿花人E命坤根昆林匹b|芸莲一王沥d水人木晓标二眼,渡驿标松2心一歪圭夺益长“威呗。沥命挂b命余伟春命二一仪关步同枝诊任弯日耕租.尺怀磁5暨周M弯郑百丿足正炎牦定益肥7吟盛林尻一烈洪,人圭四坂烈:哟翩怡和彬川胺租史怡蝉长区东坤要外刑永-一如标显人綦团5超逊作_节司扬医4妙在日裂狄四p(二一人咤h表浩G8汀匹世区朋“.民4