面部表情识别分析

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1、目录1绪论I1」研究的背景11.2研究的目的和意义11.3基本理论及研究现状21.3.1面部表情识别概述21.3.2特征提取方法研究现状31.4本文的主要工作及结构安排71.4.1本文的主要工作71.4.2本文的组织结构82表情图像的预处理92」表情图像增强92.1.1方法简介92.1.2分段线性变换102.2表情图像脸部定位11221方法简介11222灰度积分投影122.3表情图像直方图调整142.3.1方法简介142.3.2育方图均衡化152.4本章小结163基于纹理特征提取的集成学习算法173」算法思想173.2算法实

2、现193.2.1基学习器构建193.2.2GBP算法流程与执行步骤223.3实验验证263.3.1数据库介绍263.3.2实验步骤273.3.3实验结果与分析273.4本章小结294基于变异系数改进的赋权算法314」算法思想314.1.1变界系数赋权法思想314.1.2IBCV算法思想324.2算法实现334.3实验验证354.3.1数据库介绍354.3.2实验步骤354.3.3实验结果与分析384.4本章小结445总结与展望45致谢47参考文献48附录521.1研究的背景面部表情是一种非语言的交往手段，主要是通过人面部的眼

3、部、颜部、口部肌肉的变化来表现出人体自身的情绪状态，例如，高兴、惊讶、恐惧、生气、厌恶、悲伤等等。日常生活中，当人与人在进行面对面的交流时，面部表情不仅能够侧面表现出一个人的内心活动、情绪状态和认知水平，还能够呈现出双方的交流程度，隐性传递许多丰富的信息。早在1968年，心理学家Mehrabian就曾指出：在人的感情交流过程中，感情的流露是由7%的言语、38%的声音、55%的面部表情来体现的⑴。由此可见，面部表情所体现出来的信息在整个交流的过程中都占据着十分重要的地位。面部表情识别利用计算机来分析出人脸的表情信息，通过提取相

4、关特征，并进行一系列处理，最终确定岀各人脸所属的表情类别。它是一门涉及了多学科的研究课题，融合了牛理学、心理学、数字图像处理、计算机、模式识别等多领域的知识。通过面部表情识别，计算机就能够自动获取到使用者的面部表情信息，判断出人的内心状态，并随之采取相应的措施，这将会使机器的智能化跨入一个新的篇章，极大地改善人与机器之间原始僵硬的操作关系，使机器与使用者呈现出一番和谐的景彖，让计算机等机器能更好地自动服务于人类。在计算机领域屮，面部表情识别研究就是在为实现这种仿人类的人机自主识别和智能交互⑵作铺垫。因此，对面部表情识别的深入

5、探索不仅有利于人机关系的融洽，还有利于推动相关学科的发展。正因为它的这些优势，使它成为了当前研究的热点，并将广泛应用于智能机器研究、安全检测、人机交互、计算机游戏、教育实验以及恐怖分子识别⑶等方面。1.2研究的目的和意义面部表情识别技术的发展已然关系到人类日常生活的诸多方面，具有重要的研究价值和巨人的市场应用前景。现主要介绍以下几个方面：（1）人机交互：科学技术的不断发展，使电子、机器产品在我们的生活屮发挥着越来越重要的作用。从长远看来，在以后的生活中，必然会有越来越多的机器为人类服务。那么，在日常的人机交互过程中，如何能使

6、机器更好地了解人类呢？这就需要机器能够自动辨别出人类的内心活动。其中，对人类表情的识别是第一步，然后就可以据此分析出表情的类别，从而探究出人类的内心世界，做出合适的判断和相应的操作。（2）安全监控：现在，许多公司、银行、学校、公共场所等地方都安置有摄像头来进行视频监控，但这些大部分都需要人为地进行观测、判别和跟踪。如果能让机器自动识别面部表情，对表情异常、陌生的面孔进行跟踪、监控、报警提示，就可以进一步保卫人民的人身及财产安全，防止被不法分子侵犯。利用这一技术甚至可以发现恐怖分子，捍卫人民、社会、国家安全。（3）计算机游戏测

7、试：现今的计算机游戏都不具备商家与用户直接情感交流的机会，商家并不能及时、有效地获取各用户对游戏的体验感受，游戏的改进受到极大的限制。如果计算机可以自动识别游戏玩家的表情，并将数据及时反馈给商家，那么游戏制作者就可以随时调整游戏的策略和布局，为用户提供更全面、更灵活的游戏体验，甚至可以为个别用户提供个性化的服务，在很大程度上提高用户的娱乐兴致，为商家带来更多的利益。（4）教育实验：在学校的课堂上，可以利用机器的面部表情识别功能，对整个课堂学生的表情进行记录和分析，然后帮助教师判断该课程的讲解效果，让教师能够直观地了解到学生困

8、惑的地方、感兴趣的地方以及已经掌握的情况。这样就可以对整个教学计划进行适时的调整，提高课堂的教学效率以及班级的整体学习情况。（5）安全驾驶监控：现如今，酒驾、疲劳驾驶等情况导致交通事故频发，许多鲜活的生命戛然而止，多个家庭瞬间支离破碎，为社会安全带来诸多隐患。如果能够利用面部表情识别技术，