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《安徽工程大学》 2019年
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人脸表情特征提取与识别算法研究

翟蒙锁  
【摘要】:随着人工智能和计算机处理技术的不断完善,作为人脸识别的一个分支,人脸表情识别技术逐渐兴起。研究人员尝试使计算机能够理解人类的情感,让计算机读懂人脸表情成为研究的热点。传统人脸表情识别方法是基于研究人员手工设计的特征,对计算机性能要求不高,但识别率有限。神经网络算法是依靠自身的分布式特征表示,在训练足够的人脸表情图像后,识别精度明显高于其他传统方法,但需要更高的计算能力。本文对目前人脸表情特征提取和识别算法进行研究,主要工作包括以下几点:1.介绍人脸表情识别的主要组成结构,对现有的特征提取和识别算法做了进行叙述和总结,分析对比了各种特征提取和识别算法的优劣势,介绍了人脸表情识别常用的数据集,并对图像预处理过程进行阐述,包括人脸区域检测和归一化等。2.研究了RILPQ(旋转不变相位量化)和CSLBP(改进的局部二值模式)特征提取算法,并结合CSLBP和RILPQ的优点,提出一种融合特征提取的表情识别。采用一种CSLBP描述图像的纹理特征,采用RILPQ描述不同区域变化特征,然后将两组特征分别编码生成特征图,再进行分块和统计直方图得到表情的特征向量,利用直方图结合的方式,使用SVM分类器进行人脸的表情识别分类,对比单一特征提取的表情识别,提高了识别准确率。3.研究了基于CNN(卷积神经网络)的表情识别,通过设计合理的神经网络模型,在输入层增加非线性表示,和调整最优网络参数训练网络模型,通过实验确定数据集划分比例,实现了人脸表情识别。在JAFFE数据集下的实验结果表明,该算法可以比传统算法获得更高的识别率。最后,开发了基于CNN模型的人脸表情识别系统,通过Pycharm和Tkinter设计了人脸表情识别GUI界面,系统界面实时显示表情识别结果,并对表情识别系统有效性进行验证,能满足多种表情实时识别,验证了表情识别系统的泛化能力。
【学位授予单位】:安徽工程大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2019
【分类号】:TP391.41;TP183

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