基于kinect的3d面部表情获取与识别

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1、分类号TP391.41学校代码10495ＵＤＣ004.92密级公开硕士学位论文基于Kinect的3D面部表情获取与识别作者姓名：余冰学号：1415063005指导教师：胡新荣教授学科门类：工学专业：计算机应用技术研究方向：图形图像处理完成日期：二零一六年三月WuhanTextileUniversityM.E.Dissertation3DFacialExpressionAcquisitionandRecognitionBasedonKinectCandidate：YuBingSupervisor：Prof.HuXinrongTime:March2016独创性

2、声明本人郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。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作品成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解武汉纺织大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权武汉纺织大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，并采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编以供查阅和借阅。同意学校向国家有关部门或机构送交论文的复印件和

3、磁盘。（保密的学位论文在解密后适用本授权说明）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日摘要目前，面部表情识别技术在智能监控、人机交互、图像检索、视频会议、虚拟现实、医疗等领域有着非常广阔的应用前景，研究其实现方法有着重要的理论意义和工程应用价值，因此受到了越来越多的专家和学者的关注。本文拟使用微软公司生产的Kinect感应器作为数据输入设备对面部三维数据进行采集和表情识别研究。在研究中，我们通过Kinect采集的深度数据和彩色数据，转换获得面部的三角网格数据。提出了使用头部骨骼点对面部进行快速检测和追踪的方法，并对检测到的面部三维数据进

4、行了归一化处理和PCS校正；之后使用核主成分分析法（KPCA）对面部进行特征信息提取，并结合面部运动编码系统（FACS）设计了支持向量机（SVM）分类器对提取的面部特征信息进行分析分类，识别出对应的情感状态。之后，根据研究结果设计并实现了面部表情识别系统，并邀请了5名同学依次做出6中最常见的表情（高兴、惊讶、恐惧、悲伤、厌恶和愤怒）进行识别，分三组共进行了360次识别实验，使三组实验形成两两对比来检验面部表情识别系统的性能，并验证提出的研究方法的有效性。三组实验最终的平均识别率分别为68.3%、67.5%和51.7%，相对于已有的研究识别率较低，这也是本次

5、研究存在的问题。但是本系统能够在脸部有修饰（戴眼镜）或者头部姿态不理想（脸部与摄像头正对方向成30度夹角）的情况下依然保证一定的识别率，克服了一般情况下表情识别对于光照、头部姿态和遮挡等条件的苛刻要求。关键词：Kinect感应器；表情识别；核主成分分析法；面部运动编码系统；支持向量机研究类型：应用型AbstractAtpresent,facetrackingandfacialexpressionrecognitioninhuman-computerinteraction,imageretrieval,intelligentmonitoring,videoc

6、onference,virtualreality,medicalandautomotiveelectronicsandotherfieldshasabroadprospectofapplicationanditsimplementationmethodresearchhasimportanttheoreticalsignificanceandengineeringapplicationvalue,thereforethemoreandmoreattentionofexpertsandscholars.ThispaperuseKinectsensorasth

7、edataacquisitiondevicefor3ddataexpressionrecognitionresearch.Inthisstudy,weuseKinecttocollectdepthandcolordata,facialtriangularmeshdataobtainedconversion.Usetheheadboneisproposedforfacialmethodforrapiddetectionandtracking,andtodetectthefacial3ddataofcalibrationnormalizationprocess

8、ingandPCS.AfterusingKernelPrincip