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《北京科技大学》 2006年
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人工心理相关技术研究

杨国亮  
【摘要】: 面部表情识别和情感建模在和谐人机交互及情感机器人方面有着广泛应用,要实现和谐人机交互关键在于如何使机器具有人类的情感信息获取、情感响应和情感表达功能。本文以人工心理和情感计算理论为导向,进一步探讨它们的相关技术如表情识别和情感建模问题,为和谐人机交互提供相关技术支持。具体研究内容如下: (1)提出了基于图像代数特征的面部表情识别方法。先对面部表情图像进行了分割,得到眼睛和嘴巴区域,然后分别对眼睛和嘴巴区域提取不变矩和奇异值特征向量,并进行Fisher线性判别分析,最后训练了支持向量机分类器。 (2)提出了一种基于Gabor变换和Adaboost算法的面部表情识别方法。探讨了面部表情图像的Gabor表示方法,对Gabor小波系数进行了下采样处理和并采用PCA二次降维,最后利用Adaboost方法对面部表情进行识别,实验结果表明该方法取得了比较好的识别效果。 (3)针对传统光流法的缺点,分别提出了两种不同的改进方法:其一为引入前向-后向光流方程,计算其Hessian矩阵,把Hessian矩阵条件数的倒数作为Lucas-Kanade光流法的加权阵,可有效消除局部邻域中不可靠约束点,同时提高基本约束方程解的稳定性;其二为针对传统光流法只适用于刚体运动的特点,在扩展约束光流方程的基础上引入了div-curl样条函数作为扩展光流约束方程的附加约束条件,给出了一阶和二阶div-curl样条约束下光流的数值解。把这两种改进方法计算面部表情图像序列光流场,得到表征面部表情运动信息的特征流。 (4)提出了一种改进的最大互信息准则函数并把它应用于隐马尔可夫模型的训练,重新推导了HMM的迭代公式。该准则函数相对于原来准则函数定义更为合理,能有效利用训练样本集中的鉴别信息,提高了HMM的性能。把这种改进的HMM算法应用于面部表情识别,采用改进HMM算法和BP神经网络构建了面部表情混合分类器。 (5)讨论了最大模型距离准则,对原有最大模型距离准则函数做了合理的修正,并把它应用于隐马尔可夫模型的训练,重新推导了HMM的迭代公式,使得训练后的HMM具有更好的鉴别能力。把这种改进的HMM训练算法应用于面部表情识别,构建了基于改进HMM算法和BP神经网络的面部表情混合分类器,通过实验表明识别率得到有效提高。 (6)在情绪心理学基本理论基础上,定义了个性空间、情感空间和心情空间,建立了个性与心情、心情与情感的映射关系,给出了心情、情感状态更新方程,提出了一种能够合理反映人类情感变化规律的情感计算模型,该模型能反映不同个性人类在外界刺激作用下,心情状态和情感状态的波动过程。实验表明,本文提出的情感计算模型所模拟人类情感变化过程符合人类情感变化规律,为人机情感交互系统的情感决策提供了一种新的机制。
【学位授予单位】:北京科技大学
【学位级别】:博士
【学位授予年份】:2006
【分类号】:TP18

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【引证文献】
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【参考文献】
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【共引文献】
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1 于化龙;基于DNA微阵列数据的癌症分类技术研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
2 李建平;面向异构数据源的网络安全态势感知模型与方法研究[D];哈尔滨工程大学;2010年
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8 杨国鹏;基于机器学习方法的高光谱影像分类研究[D];解放军信息工程大学;2010年
9 徐迪红;复杂背景下的交通标志检测和分类算法研究[D];武汉大学;2010年
10 游泓;情感与信任关系的社会学研究[D];武汉大学;2009年
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1 张淑芳;基于LabVIEW的便携式汽车仪表检测仪的研制[D];安徽工程大学;2010年
2 张聪炫;基于蚁群算法由直线光流场重建三维结构的研究[D];南昌航空大学;2010年
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7 于洁;不同情绪刺激下运动员执行控制特征及机制研究[D];上海体育学院;2010年
8 安翠林;大学生英语学习焦虑问卷编制与应用[D];辽宁师范大学;2010年
9 江达秀;基于HMAX模型的人脸表情识别研究[D];浙江理工大学;2010年
10 钟取发;动态环境下早期烟雾、火苗的视频分级检测研究[D];浙江理工大学;2010年
【同被引文献】
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1 王志良,赵彦玲,郝春辉,永井正武,崔国伟;采用人工心理理论的商品选购专家系统[J];北京科技大学学报;2001年04期
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1 林奕琳;基于语音信号的情感识别研究[D];华南理工大学;2006年
2 解迎刚;基于人工心理的智能化E-Learning系统研究[D];北京科技大学;2007年
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1 付博;四足机器人动态稳定性分析及运动控制研究[D];哈尔滨工业大学;2010年
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5 李锋;CMAC神经网络概念映射及学习算法研究与应用[D];哈尔滨工业大学;2007年
6 庄翠雅;人脸表情识别的研究与分析[D];华侨大学;2008年
【二级引证文献】
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【二级参考文献】
中国期刊全文数据库 前10条
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4 王志良;;人工心理研究进展[A];第一届中国情感计算及智能交互学术会议论文集[C];2003年
5 谷学静;王志良;刘冀伟;刘杉;;基于HMM的人工心理建模方法的研究[A];第一届中国情感计算及智能交互学术会议论文集[C];2003年
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7 解迎刚;王志良;;学习者情绪空间定义及应用[A];第二十六届中国控制会议论文集[C];2007年
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9 孙佩宏;陶霖密;;PAD情感空间中情感数据概率特性分析[A];第四届和谐人机环境联合学术会议论文集[C];2008年
10 马鋆;王志良;;基于HSV颜色模型和个性空间的商品选购系统研究[A];第一届中国情感计算及智能交互学术会议论文集[C];2003年
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3 傅小兰;人机交互中的情感计算[N];计算机世界;2004年
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7 蔡莲红 张迎辉;让人机交互更和谐[N];计算机世界;2007年
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5 金学成;基于语音信号的情感识别研究[D];中国科学技术大学;2007年
6 苏庄銮;情感语音合成[D];中国科学技术大学;2006年
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10 谢波;普通话语音情感识别关键技术研究[D];浙江大学;2006年
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1 孙凤芳;汽车普适计算中情感计算模型的初步研究[D];吉林大学;2011年
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3 翟俊杰;基于动力学的人工情感模型研究[D];北京邮电大学;2007年
4 徐超;基于面部表情的情感计算建模系统[D];天津大学;2010年
5 王玉友;基于情绪认知评价理论的人机交互中情感交互研究[D];太原理工大学;2012年
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