基于选择性集成的表情识别方法研究

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1、分类号TP391.4密级公开UDC004.93学位论文编号D-10617-308-(2016)-02022重庆邮电大学硕士学位论文中文题目基于选择性集成的表情识别方法研究英文题目FacialExpressionRecognitionMethodBasedonSelectiveEnsemble学号S130201022姓名郭艳学位类别工学硕士学科专业计算机科学与技术指导教师杨勇副教授完成日期2016年4月10日独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本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

2、，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得重庆邮电大学或其他单位的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的人员对本文研究做出的贡献均已在论文中作了明确的说明并致以谢意。作者签名：日期：年月日学位论文版权使用授权书本人完全了解重庆邮电大学有权保留、使用学位论文纸质版和电子版的规定，即学校有权向国家有关部门或机构送交论文，允许论文被查阅和借阅等。本人授权重庆邮电大学可以公布本学位论文的全部或部分内容，可编入有关数据库或信息系统进行检索、分析或评价，

3、可以采用影印、缩印、扫描或拷贝等复制手段保存、汇编本学位论文。（注：保密的学位论文在解密后适用本授权书。）作者签名：导师签名：日期：年月日日期：年月日重庆邮电大学硕士学位论文摘要摘要近年来，随着人工智能的不断发展，人们越来越希望计算机能够拥有人类一样的智慧和情感。在基于单分类器的表情识别方法和基于集成的表情识别方法中，前者的识别率低下，后者的存储空间大，预测成本高，二者皆有缺陷。针对上述问题，将选择性集成与表情识别方法相结合，为表情识别技术带来了新的机遇与挑战。本文在传统表情识别方法的基础上利用选

4、择性集思想展开了深入研究，并且重点研究了半定规划理论、基于带极值扰动的简化粒子群优化算法和基于并行特征融合和选择性集成的表情识别方法。首先，为了弥补传统表情识别方法的缺陷，提出一种基于带极值扰动的简化粒子群优化和选择性集成的表情识别方法。该方法利用Bagging算法及支持向量机得到多个基分类器，再将基分类器选择转化为半定规划模型，然后利用带极值扰动的简化粒子群优化算法求解，最后利用带权值的相对多数投票进行集成。试验结果表明，该方法相较于传统表情识别方法、基于传统集成表情识别方法及基于其他选择性集成

5、的表情识别方法均提高了识别率。然后，在已提出基于带极值扰动的简化粒子群优化和选择性集成的表情识别方法基础上，提出一种基于两步降维的并行特征融合和选择性集成的表情识别方法。该方法将单特征提取及特征降维模块进行了改进，由原来的单特征提取变为两类面部表情特征提取，并在实数域内利用主成分分析法对其进行数据降维，其次又利用并行特征融合方法构造组合特征，而后采用基于带极值扰动的简化粒子群优化算法的选择性集成方法。最后，设计并开发了一套基于选择性集成的面部表情识别系统。该系统通过对面部表情图像进行特征提取及降维

6、、基分类器训练、多分类器选择及集成对面部表情自动识别。经过实际测试验证，该系统能够对离线人脸面部表情进行有效识别。关键词：面部表情识别，选择性集成，带极值扰动的简化粒子群优化，半定规划，并行特征融合I重庆邮电大学硕士学位论文AbstractAbstractWiththerapiddevelopmentofartificialintelligence,humanfeelsountouchedthatcomputercanhaveintelligencelikehumanandhavefeelings

7、likewedo.Fortraditionalmethodoffacialexpressionrecognition,researchersoftenusesingleclassifierorintegratemultipleclassifierstorecognizeemotions.Thetraditionalfacialexpressionrecognitionmethodhaslowrecognitionrate,largestorageexpensesthatleadtohighfore

8、castcost.Asselectiveensemblemethodcansolvetheseproblems,ithasbeengraduallyappliedtofacialexpressionrecognition.Itbringsanewopportunityandchallengeforthefacialexpressionrecongnitiontechnologybycombiningselectiveensembleandexpressionrecongnition