基于微表情特征的表情识别研究

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2、类号：ＴＰ３９１．４学校代码；１００７９国际图书分类号：００４乂密级：公开硕±学位论文基于微表情特征的表情识别研究硕±硏究生：赵中原导师：许刚教授申请学位：工学硕±学科：信息与通信工程专业：信号与信息处理所在学院；电气与电子工程学院２０１６年３月答辩日期：按予学位单位；华北电力火学Ｃａｓｓｆ．ｉｅｄＩｎ：ＴＰ３１４ｌｉｄｅｘ９Ｕ．Ｄ．Ｃ：００４．８ＴｈｅｓｉｓｆｏｒｔｈｅＭａｓｔｅｒＤｅｇｒｅｅＲｅｓｅａｒｃｈｏｎＦａｃｉａｌＥｘｒｅｓｓｉｏｎＲｅｃ

3、ｏｎｉｔｉｏｎＢａｓｅｄｏｎｐｇＭｉｃｒｏＥｘｒｅｓｓｉｏｎＦｅａｔｕｒｅｐＣａｎｄｉｄａ＾：ＺｈａｏＺｈｏｎｕａｎｇｙＳｕｐｅｒｖｉｓｏｒ：Ｐｒｏｆ．ＸｕＧａｎｇＳＳｃｈｏｏｌｏｆＥｌｅｃｔｒｉｃａｌａｎｄＥｌｅｃｔｒｏｎｉｃｃｈｏｏｌ；ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＤａ化ｏｆＤｅｆｅｎｃｅ：Ｍａｒｃｈ２０１６，Ｄｅ－－ｒｅｅＣｏｎ化ｒｒｉｎＩｎｓｔｉｔｕｔｉｏｎ！ＮｏｒｔｈＣｈｉｎａＥｌｅｃｔｒｉｃＰｏｗｅｒＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙｇｇ华北电力大学硕±学位论文原创性声明

4、本人郑重声明：此处所提交的硕±学位论文《基于微表情特征的表情识别研究》，，是本人在导师指导下在华北电力大学攻读硕±学位期间独立进行研究工。作所取得的成果据本人所知，论文中除已注明部分外不包含他人己发表或撰写过的研究成果。对本文的研究工作做出重要贡献的个人和集体，均己在文中明确方式注明。本声明的法律结果将完全由本人承担。。作者签名：曰親７３月／曰知、乂年耐，戸华北电力大学硕±学位论文使用授权书《基于微表情特征的表情识别研究》系本人在华北电力大学攻读硕±学位期间在导师指导下完成的硕±学位论文。本论文的研巧成

5、果归华北电力大学所有，本论文的研巧内容不得Ｗ其它单位的名义发表。本人完全了解华北电力大学关于、保存使用学位论文的规定，同意学校保留并向国家有关部ｎ或化构送交论文的复印件和电子版本，同意学校将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，允许论文被查阅和借阅，学校可为存在馆际合作关系的兄弟高校用户提供文献传递服务和交换服务。本人授权华北电力大学，可Ｗ采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、可Ｗ公布论文的全部或部分内容。＂＂本学位论文属于（请在上相应方框内打Ｖ）：保密□，在年解密后适用本授权书不保密Ｖ入Ｊ

6、作者签名：毛曰期：／ｉ曰巧，年月午ｃｉ导师签名：日親年月日华北电力大学硕±学位论文摘要微表情具有持续时间短、、动作强度低的持点，是人类也理活动的下意识动作，往往反映人真实的情感变化一，基于这特点，微表情研究开始受到医学临床、安全保障、谎言识别、人工智能等各方面专家学者的高度关注在充分研究已有表情识别算法的基础上，针对微表情特征，提出基于差分定位与光流特征提取的间接微表情识别方法。方法根据微表情动作幅度小、运动区域少的特征，Ｗ面部行为编码系统理论为基础将人脸划分为不同的表情敏感部位，并对。表情敏感

7、部位的图像序列进行差分，，从而确定脸部的运动区域锁定表情动作部位之后，针对微表情动作强度低、侦间差异小的特征，采用光流分析，获得脸部各运动区域像素点的运动状态，；通过主成分分析算法提取运动区域光流的主成分特征降低像素点运动状态特征的维度，形成基于光流分析与主成分分析的运动特征提取算法。最后，根据微表情研究的定义、分类特点，结合脸部动作编码系统与运动单元的运用，＾＾各运动区域光流的主成分特征作为输入，通过支持向量机判断脸部运动单元分类，间接推导微表情类别。改进的微表情识别方法，通过差分定位算法与光流主成分特征提取算法，

8、获得脸部动作关键特征并降低特征维数；通过基于支持向量机的运动单元识别与表情推导，降低分类难度。实验结果分析表明，算法提升了识别效率与准确度，促进了微表倩自动识别的应用