人脸表情识别算法研究

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1、中文摘要摘要：人脸表情识别是人机交互与信息处理领域中的一个重要课题，具有很高的学术价值和应用潜力．同时人类情感及人脸表情的复杂性和特殊性又使人脸表情识别成为一个极具挑战性的课题．本文分析和研究了大量近年来国内外关于人脸表情识别的学术论文及文献，针对人脸表情识别中表情特征的提取方法进行了深入的研究和探讨。论文的研究工作主要包括以下几个方面：第一，改进了加权主元分析(wPcA)算法。将wPcA的方法引入表情识别，并根据表情特征的区域分布特点构造了新的加权函数，实现双中心双向尺度可调的加权主元分析．第二，将二维主元分析(

2、2DPCA)算法应用到人脸表情识别中．本文将该算法引入入脸表情识别领域，并从理论和实验两方面分析比较了单个方向上的2DP(’A算法、双向的二维加权主元分析(2D-2DPcA)的算法较之于传统PcA算法在表情特征的识别与分类中的异同及优势．第三，提出了二维局部保留投影算法(2DLPP)及双向二维局部保留投影算法(2D．2DLPP)。2DLPP算法克服了局部保留投影算法(LPP)存在的奇异值问题，继承了其表达非线性数据的优良特性．同时又结合2D_2DPcA算法推导出2D一2DLPP算法，进一步提高了算法降低特征维数的能

3、力．第四，构建了人脸表情识别系统．将目前所研究的算法的识别过程及识别结果直观的显示出来，也为进一步研究表情识另Ⅱ算法提供一个平台。关键词；人脸表情识别；特征提取；主元分析；特征加权；二维主元分析；局部保留投影ABSTRACTABSTlUCT．Faci8l懿p豫ssio够r∞o鲥虹蚰iso鹏oftllemo吼important瓤lbjectsin血e舶ldsofH唧觚．C鲫叫留hlt啪枷on孤dhfonnati伽Proc懿si％w量lichh∞cenainacad锄ictll∞ryValuc甜ldpo删alappli

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