基于复小波变换的人脸表情识别研究.pdf

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1、工3王7G09瘪乞≯一基于复小波变换的人脸表情识别研究FacialExpressionRecognitionbasedonComplex”匀veletTransform作者：李亚东导师：阮秋琦北京交通大学2010年6月r、一学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解北京交通大学有关保留、使用学位论文的规定。特授权北京交通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，提供阅览服务，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磁盘。(保密的学位论文在解密后适用本授权说明)学

2、位论文作者签名；爹丕东导师签名：f)易牟f’＼J签字日期：)，f，年多月f万日签字日期：z口／D年石月夕日，J?’-■■■—-■J●基于复小波变换的人脸表情识别研究FacialExpressionRecognitionbasedonComplexWaveletTransform作者姓名：李亚东导师姓名：阮秋琦学位类别：工学学号：08120482职称：教授学位级别：硕士学科专业：模式识别与智能系统研究方向：计算机视觉北京交通大学2010年6月jE立窒适厶堂亟±淦塞●致谢本论义的工作是在我的导师阮秋琦教授的悉心指导下完成的，阮秋琦教授严谨的治学态

3、度和科学的工作方法给了我极大的帮助和影响。在此衷心感谢两年来阮秋琦老师对我的关心和指导。阮老师渊博的学识、严谨的治学态度和科学的工作方法使我敬佩，同时使我在学业上受益匪浅。阮老师悉心指导我们完成了实验室的科研工作，在学习上和生活上都给予了我很大的关心和帮助，在此向阮老师表示衷心的谢意。同时阮老师对于我的科研工作和论文都提出了许多的宝贵意见，在此表示衷心的感谢。同时在攻读硕士学位的两年时间里，信息所裘正定老师、丁晓明老师、朱振峰老师、刘渭滨、赵瑞珍老师等教授的课程为我的研究工作打下了坚实的理论基础。同时，安高云老师和金一老师对我的科研工作给予了

4、很大的帮助。在此对信息所的所有老师表示衷心的感谢。在实验室工作及撰写论文期间，支瑞聪、郭松、刘帅、明悦、穆美如、李小利、高海燕、李倩颖、李小娟、冉冉、姚永红、党兵等同学对我论文中的研究工作给予了热情帮助，在此向他们表达我的感激之情。另外也感谢在学习、工作和生活中给予我巨大帮助和支持的父母和家人，他们的关爱和默默支持是我一生前进的动力，感谢他们无私的给予我的一切。最后向所有在过去的日子里关心我、支持我、帮助我的人致以衷心的感谢。IV，J●_1●●中文捅要摘要：人脸表情含有丰富的人体行为信息，在人类非语言方式的交流中起到了主导作用，近几十年来在人

5、机交互领域也受到越来越多的关注。若能使计算机拥有更强的识别和理解人脸表情的能力，将会极大的改变计算机与人的关系，从而使计算机更好的为人类服务。本文对国内外关于人脸表情识别的文献进行了深入研究和分析，针对表情识别的若干问题进行了探讨，并且对在识别过程中占据着重要地位的特征提取的各种算法做了深入的研究，在此基础上提出了几种改进的算法。大量的实验证明本文提出的算法的高效性。主要工作如下：第一，改进了现有的有JI{}督的谱特征分析算法。在原有算法的基础上，引入了另外两种Laplacian矩阵，并通过实验验证了算法的有效性。’第二，提出了基于双元树复小

6、波变换的有监督的谱特征分析算法。引入双元树复小波变换并进行了改进，利用其平移不变性、方向选择性、完全重构性和高效计算能力等特性，对图像进行4层分解来提取表情特征。每层分解得到6幅指向不同方向的带通子图，体现了其多尺度多方向的分辨能力，使得表情中细微的局部特征更好的体现出来，并使得识别率有了大幅提高。然后结合有监督的谱特征分析算法进行表情识别，在JAFFE库和CK库上通过大量的实验来验证本文算法的有效性。第三，引入单元树复小波变换与双元树复小波变换进行比较，同时提出基于单元树复小波的有监督的谱特征分析算法。对比得知两种复小波变换虽然表征图像特征

7、的能力很相似，但单元树复小波变换计算相对复杂。第四，搭建了人脸表情识别演示系统，将本文研究的算法的识别结果更直观的显示出来，同时为后续研究提供了一个实验平台。关键词：人脸表情识别；特征提取；谱特征分析；双元树复小波；单元树复小波分类号：TP391．41I，l【0ABSTRACTABSTRACT：Facialexpressionholdsrichhumanbehaviorinformationandplaysaleadingpartinhllmannon．verbalcommunication．InthefieldofHuman-Compute

8、rInteraction，moreattentionshavebeenpaidonitinrecentdecades·Ifcomputerisabletorecog