基于流形学习的人脸姿态和表情研究

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1、分类号密级全日制专业学位硕士学位论文题目：基于流形学习的人脸姿态和表情研究英文并列题目：HumanFacialPoseandExpressionResearchBasedonManifoldLearning研究生：吕思思专业名称：计算机技术研究方向：计算机应用技术称：导师①姓名：梁久祯职导师②姓名：周丹平职学位授予日期：教授称：高级工程师2013年3月答辩委员会主席：张曦煌江南大学地址：无锡市蠡湖大道1800号二〇一三年三月 摘要摘要人脸是重要的生物特征之一，传递着重要的信息。人脸面部表情反映个体的思想感情和情绪状态，是人类向外界传递情感信息的重要方

2、式。理论上重要的研究意义，以及日常生活中广阔的应用前景，使得针对人脸表情展开的相关研究工作成了模式识别和人工智能领域中的研究热点。本文主要对表情的分类和表情的分析这个模式分类中的子问题对人脸表情进行研究，主要包括三个方面的内容：1、基于流形学习算法的人脸低维嵌入。流形学习主要目的是揭示流形的内在结构，发现嵌入在高维数据空间的低维光滑流形，将高维空间中的数据映射到低维空间，保持流形的内在结构，已成为研究非线性问题的一个重要手段。人脸图像位于一个非线性流形上，通过LLE和LPP对人脸图像做低维嵌入，不仅实现了维数的约简，而且通过多姿态和表情的人脸图像的分布情况

3、，分析人脸姿态和表情的变化规律。2、图像粒LLE算法和图像粒LPP算法对人脸图像流形结构的保持。由于人脸研究问题中的高维图像和大规模样本的关系，需要进行复杂的计算，制约着研究任务的快速性和有效性。针对人脸表情研究中的高维度数据和复杂计算度问题，提出一种图像粒的处理方法，应用于流形学习算法LLE和LPP。研究高维人脸表情数据在这两种方法下的内在低维结构及分布规律。3、对图像粒的图像处理方法的讨论分析。在解决和处理大量复杂信息问题时，总是按特征和性能将其分解为若干较简单的子问题或模块，在不同的层次下看待和解决问题时往往会产生具有不同特性的方法。图像粒的方法正是

4、基于粒计算的这个思想，从不同层次上对图像进行处理，对比在像素层次上的计算复杂度、图像信息等实验现象和数据进行分析。关键词：人脸表情；流形学习；粒计算；局部线性嵌入；局部保持投影I AbstractAbstractHumanfaceisoneofthesignificantbiologicalcharacteristics,andtransfersimportantinformation.Facialexpressionreflectstheindividual’sfeelingsandemotions,andisanimportantmethodofhum

5、anemotionalinformationtransformationtotheoutsideworld.Ithasacloseattentionandin-depthstudybecauseofitstheoreticalsignificanceandvastapplicationsindailylife.Researchworkrelatedonfacialexpressionhasbecomeaveryactivetopicinthefieldofpatternrecognitionandartificialintelligence.Thispap

6、erfocusesontheexpressionclassificationandexpressionanalysis,whichisthesub-problemofpatternclassification.Themainworkinthispaperincludes:(1)low-dimensionalembeddingofthehumanfacebasedonthemanifoldlearningalgorithm.Thepurposeofmanifoldlearningistorevealtheinternalstructureofthemanif

7、oldandmapthehigh-dimensionaldatatoalow-dimensionalspace,whichisfoundembeddedinthehigh-dimensionalspace.Twomethodsofmanifoldlearningareseparatelyimplementedtohumanfaceimages.Itnotonlyrealizesthedimensionreduction,butalsofindstheinternallowdimensionalstructureinthehigh-dimensionalsp

8、ace.(2)LLEandLPPalgorithmbasedoni