人脸表情识别关键技术的研究

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1、中图分类号：TP391密级：公开UDC：510学校代码：10094硕士学位论文（学历硕士）人脸表情识别关键技术的研究KeyTechniquesStudyonFacialExpressionRecognition研究生姓名：李宏菲指导教师：张朝晖副教授学科专业：计算机科学与技术研究方向：图像处理与模式识别论文开题日期：2015年4月16日二〇一六年三月二十八日中图分类号：TP391密级：公开UDC：510学校代码：10094硕士学位论文（学历硕士）人脸表情识别关键技术的研究KeyTechniquesStudyonFacialExpressionRec

2、ognition作者姓名：李宏菲指导教师：张朝晖副教授学科专业：计算机科学与技术研究方向：图像处理与模式识别论文开题日期：2015年4月16日I学位论文原创性声明本人所提交的学位论文《人脸表情识别关键技术的研究》，是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的原创性成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中标明。本声明的法律后果由本人承担。论文作者（签名）：Ｖ指导嘯认（签ｉｇ）；藏辯巧鋼起月曰扣／／年ｒ月／＾学位论文版

3、权使用授权书本学位论文作者完全了解河北师范大学有权保留并向国家有关部口或机构送交学位论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权河北师范大学可Ｗ将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可Ｗ采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在年解密后适用本授权书）论文作者（鮮）：指导獅（签沒＾７＾以年５月曰扣八年Ｔ月曰ＪＩＩ摘要无论是语言的还是非语言形式的沟通，在人们的日常生活与工作中都是非常重要的，而面部表情则是非语言沟通中最有效的沟通方式，表情可以为我们提供情感状态、心态、意图

4、等线索。关于面部表情识别的应用也正在渗透至各个领域，如安全驾驶、商品销售、临床医学等等。本文对面部表情识别相关技术进行研究，主要工作及贡献如下:(1)基于WPCANet及分块加权直方图的静态表情识别。.将分块WPCA的非监督式滤波器组的学习与深度卷积神经网络的多阶段特征提取结构相结合，构建WPCANet网络模型，实现关于静态人脸表情特征的非监督式多阶段提取；进一步基于训练样本的表情类别信息，生成体现类鉴别特性的权重图像，在此基础上实现关于人脸表情样本特征的加权分块直方图描述；最终结合线性C-SVM分类模型，完成基于静态人脸图像的七种基本表情类型的识

5、别。基于JAFFE静态表情库的实验验证了算法的有效性。(2)基于多视觉描述子及音频特征的动态表情识别。研究非约束条件下人脸动态表情识别，提出了一种基于多视觉描述子及音频特征融合策略的动态表情识别算法。借助多视觉描述子的空时局部特征描述实现动态表情特征的提取；而视频、音频特征的融合策略改善了表情识别性能。基于协方差矩阵及时间轴分段的动态规整，有效地解决了具有不同时长的动态表情序列的样本描述。为进一步改善表情识别模型的泛化性能，本文引入了基于多个体识别模型加权投票的集成识别模型。针对投票过程中的权值学习，提出了基于随机重采样的投票权重学习，以及基于个体

6、分类模型相对优势的投票权重学习方法。集成决策进一步改善了表情识别性能。基于AFEW5.0的动态表情库实验验证了算法的有效性。关键词：表情识别；WPCANet；加权直方图；多视觉描述子；集成分类器；权重学习IIIAbstractCommunicationinanyformeitherverbalornon-verbalisvitaltocompletevariousdailyroutinetasksandplaysasignificantroleinlife.Facialexpressionisthemosteffectiveformofnon-ve

7、rbalcommunicationanditprovidesaclueaboutemotionalstate,mindsetandintention.Tillnow,facialexpressionrecognitionhasbeensuccessfullyappliedtovariousfieldssuchassafedriving,merchandisesales,clinicalmedicine,andsoon.Thisthesisexploreskeytechniquesrelatedtofacialexpressionrecognitio

8、n.Themainworkandcontributionsareasfollows.(1)StaticFacialExpr