三维人脸表情建模与识别

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1、中文图书分类号：TP391密级：公开UDC：39学校代码：10005硕士学位论文MASTERALDISSERTATION论文题目：三维人脸表情建模与识别论文作者：盛楠学科：电子科学与技术指导教师：蔡轶珩副教授论文提交日期：2017年5月UDC：39学校代码：10005中文图书分类号：TP391学号：S201402040密级：公开北京工业大学工学硕士学位论文题目：三维人脸表情建模与识别英文题目：MODELINGANDRECOGNITIONOF3DFACIALEXPRESSION论文作者：盛楠学科专业：电子科学与技术研究方向：图像处理申请学位：工学硕士

2、指导教师：蔡轶珩副教授所在单位：信息学部答辩日期：2017年5月授予学位单位：北京工业大学独创性声明本人声明所呈交的论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京工业大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。签名：盛楠日期：2017.5.2关于论文使用授权的说明本人完全了解北京工业大学有关保留、使用学位论文的规定，即：学校有权保留送交论文的复印件，

3、允许论文被查阅和借阅；学校可以公布论文的全部或部分内容，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。（保密的论文在解密后应遵守此规定）签名：盛楠日期：2017年5月2日导师签名：蔡轶珩日期：2017年5月2日摘要摘要人脸表情识别是计算机视觉、图像处理以及模式识别等领域的重点研究课题，前期的研究工作主要以二维图像数据为基础。由于人脸本身是三维立体的，将三维人脸投影为二维图像必然会丢失很多纹理信息和形态特征。另外，二维图像容易受姿态、妆容和光照等因素的影响，鲁棒性差，表情识别准确率受到限制。近年来随着三维数据获取技术的不断发展，表情识别逐渐由二维图像转向

4、三维图像，提取到的面部表情特征更加丰富。相比于二维表情识别，三维表情识别的鲁棒性更强，识别的准确率也更高。本文首先对已有的三维信息采集设备进行改进，利用改进后的设备采集人脸表情图像序列，并利用光度立体法尝试三维人脸表情模型重建。然后，本文提出了一种完全自动的三维人脸表情识别方法。本文的主要研究工作以及相关创新点如下：第一，对现有的基于光度立体技术的三维信息采集平台进行改进，实现人脸表情图像序列的采集。原有的图像采集系统主要用于舌体数据的采集，无法满足人脸数据采集条件。本文针对人脸特征，改进了原有系统的相机模块、光源支架模块和拍摄物托架模块等。基于改

5、进后的系统，能够实现不同光照角度下人脸表情图像序列的采集。第二，对采集到的人脸表情图像序列，利用光度立体法进行三维人脸表情重建工作。根据改进后的三维信息采集设备，拍摄了满足后续重建条件的人脸表情图像序列，利用光度立体法实现三维人脸表情重建工作。第三，提出了基于多特征融合的三维人脸表情识别方法，利用自动提取算法提取人脸20个关键特征点，并根据特征点选取了23个反映人脸表情特点的距离特征，同时利用自动提取的特征点进行点区域周围LBP特征提取，用于描述三维人脸表情特征。最后，采用SVM分类器进行三维人脸表情分类识别。实验结果证明了本方法利用围绕关键点的局

6、部LBP特征与23个点对距离组成的融合特征能够更好的描述人脸表情特征。第四，提出了基于稀疏表示的三维人脸表情识别方法，该算法对LBP特征进行改进，采用了性能更优的CBP特征，并利用全局数据进行特征提取，利用稀疏表示实现三维人脸表情识别。实验比较了LBP算子与CBP算子的优劣，以及稀疏表示与SVM的分类效果。最后，为了进一步地优化识别效果，对三维人脸进行均匀划分，并利用CBP特征与稀疏表示进行三维人脸表情识别，实验取I北京工业大学工学硕士学位论文得了良好的分类结果，且证明了区域划分对于人脸表情识别有着重要的影响。最后，对整篇文章进行了总结与展望。关键

7、字：光度立体视觉、三维人脸表情识别、特征融合、稀疏表示、区域划分IIAbstractAbstractFacialexpressionrecognitionisoneofthekeyresearchtopicsincomputervision,imageprocessingandpatternrecognition.Thepreliminaryresearchmainlybasedon2Dimagedata.Becauseofthehumanfaceisa3Dgeometryoriginally,theremustbelostsometexturei

8、nformationandmorphologicalfeaturesintheprojectionprocessfrom3