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《天津大学》 2012年
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基于fuzzy表情强度度量分析

成真进  
【摘要】:表情在人们日常生活中起着非常重要的作用,是人们非语言交流的一种重要方式。随着情感计算和智能化人机交互界面的发展,人们要求计算机能具备感知和理解人的情感方式与人进行交互而最直接的首要的研究方式就是分析人的面部表情。于是对面部表情分析作为一个重要的课题被提出来,至今已有多种面部表情识别的方法,而对表情识别的度量的研究却很少。人类的面部表情是由面部肌肉运动形成的,研究人类面部表情首先要从肌肉运动入手并动态跟踪这些运动。我们工作是基于艾克曼的FACS系统,利用MHI和BP神经网络原理以及fuzzy数学和ANFIS系统来对面部表情强度进行衡量。由于面部表情是不受种族、性别、年龄、教育程度等因素影响。所以我们对面部表情强度分析进行了一系列的研究并获得了一定的研究成果。从未来人机交互功能的发展来看,对面部表情进行强度度量的研究将会越来越活跃。本文在对面部表情分析研究现状的基础上,针对面部表情强度度量的方法开展研究,并识别出从视频中输出的面部表情,其主要工作如下: 1.采用一种基于运动模板对面部进行特征提取。 2.利用面部肌肉运动和BP神经网络对表情作出判断。 3.将fuzzy用于对表情强度等级的度量。引入表情强度等级,训练集中的图像由BP神经网络提取出表情强度值,训练的面部特征轨迹与相应帧的表情强度等级作为fuzzy的学习样本,建立表情强度模型,对测试序列中的表情帧进行强度等级的分类。 4.识别出从视频中输出的面部表情,并尝试了对“高兴”这一表情进行了层次上得划分。针对特定个体的高兴表情进行强度度量。实验结果表明,该系统用于面部表情强度度量是有效的。
【学位授予单位】:天津大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:TP391.41

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