基于几何与表观特征融合的表情识别方法研究

【摘要】人脸表情识别是近年来的研究热点,因为人脸表情能够反映人的心理状态,在情感表达中起到至关重要的作用。如今表情识别被广泛应用于情感分析、智能化学习和人机交互中。许多研究者在表情识别领域已经进行了大量研究工作,并做出了卓越的贡献,但由于人的外貌差异以及妆容等因素使得表情变化复杂细微,给表情识别这个研究领域带来了挑战性。自动表情识别研究中,如何提取有效的表情特征是表情识别的关键因素之一。本论文对表情识别中的特征提取方法进行了重点研究,提出了基于中性表情与表情图像差值的几何与表观特征提取方法。基于对表情图像特征提取方法深入分析,做了以下相关研究工作主要包括：(1)利用归一化条件下的表情图像与中性表情的差异变化作为特征,减少外貌差异对于表情识别的影响。每一类表情由于外貌等因素的差异,使得人脸表情特征的共性中存在很大个体差异性。而利用表情与中性表情的差值变化就能突出表情的共性特征,从而减少外貌差异的影响,有效消除了个体差异。(2)改进主动形状模型(ActiveShapeModel,ASM)的特征点定位检测方法,自动检测人脸中双眼和嘴巴的几何位置,为ASM对于人脸形状的准确搜索提供良好的初始化条件,使得最终提取的几何特征点信息能更准确地描述人脸几何特征了,获得更加有效的表情特征。(3)基于归一化条件下的表情图像与中性表情的差分ASM特征点作为人脸表情的几何信息,从整体上描述人脸表情的形状变化。在获取几何特征的基础上,提取人脸的局部纹理信息,即表情图像特征点的邻域梯度相对于中性表情的变化,以此来描述人脸表情变化的表观细节。将提取的几何特征和表观特征二者融合输入表情分类器。该研究改进了ASM算法提取表情图像的几何特征,基于几何形状信息提取局部纹理特征,从整体形状与纹理表观综合有效地描述人脸表情的特征,采用支持向量机算法(SupportVectorMachine,SVM)对获取的融合特征数据进行分类识别,该方法通过对ExtendedCohn-Kanade(CK+)表情数据库进行实验获得了良好的识别率,验证了提出方法的有效性。
【作者】宫玉娇；
【导师】陈靓影；
【作者基本信息】华中师范大学，教育技术学，2014，硕士
【关键词】表情识别；几何特征；表观特征；SVM；

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