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《华侨大学》 2007年
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基于支持向量机的表情识别

王素珍  
【摘要】: 人脸表情识别是近几十年来才逐渐发展起来的一个科研热点,指利用计算机分析特定人的脸部表情及变化,进而确定其内心情绪或思想活动,实现人机之间更自然更智能化的交互。它在许多领域都有着潜在的应用价值,包括心理学研究、图像理解、合成脸部动画、视频检索、机器人技术、虚拟现实技术以及基于脸部表情的新型人机交互环境的研究与开发等。 本文首先综述课题的研究背景,分析目前国内外已提出的主流人脸表情识别方法,重点对主成份分析方法、小波变换方法、光流模型和隐马可夫模型进行了详细阐述和比较。鉴于小波变换能有效地提取静态表情图像的变形特征,以及支持向量机所表现出来的强大的分类能力,接着提出了基于Gabor小波变换和地理位置相结合的表情特征提取算法,然后结合支持向量机(SVM)进行表情分类。具体工作包括如下: 首先,在仔细阅读人脸表情识别方面的参考文献的基础上进行总结,决定做单幅静态图像的表情识别,并联系下载了基本表情数据库JAFFE。 其次,对表情数据库(共213幅)中的每一幅图像,分别手工标注出34个基准点,并记录下来。 然后,在3个尺度、6个方向上构造Gabor小波族。每幅图像分别用这18个Gabor函数进行滤波,把滤波后图像在34个基准点上的幅值作为Gabor系数,即用一个612(=34×3×6)维的行向量作为特征值,以便下一步进行分类。 最后,用支持向量机(SVM)做分类器。把样本集中的213幅图像大致平均地分成10份,其中9份作为支持向量机的训练样本,剩下的1份数据用来测试,此过程重复10次。 本文结合了Gabor小波变换的特征提取算法与支持向量机的分类算法对静态表情图像中的七种基本表情进行识别。提出将文本分割和图像检索的Gabor小波函数用于提取表情特征的方法,最大限度地屏蔽光照条件和个人特征的差异,并将支持向量机应用于表情分类。上述方法在对JAFFE基本表情数据库进行训练并测试时获得了较高的正确率,实验结果表明该方法是一种有效的表情识别算法。
【学位授予单位】:华侨大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2007
【分类号】:TP391.41

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【引证文献】
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1 田儆;人脸表情识别的研究及在游戏中应用的探讨[D];太原理工大学;2008年
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3 李玉朵;基于SVM的人脸表情识别研究[D];河北工程大学;2012年
4 林永添;基于DSP的人脸表情识别技术[D];华南理工大学;2012年
【参考文献】
中国期刊全文数据库 前4条
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【共引文献】
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中国重要会议论文全文数据库 前10条
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1 朱杰;一种基于聚类的支持向量机反问题求解算法[D];河北大学;2007年
2 李金华;基于SVM的多类文本分类研究[D];山东科技大学;2010年
3 杨焱麟;基于小波变换理论与比值分析法的变压器励磁涌流识别的研究[D];山东科技大学;2010年
4 徐芳芳;优化问题的PVD算法研究[D];山东科技大学;2010年
5 赵奇;医学超声图像三维重建算法研究[D];山东科技大学;2010年
6 朱耿峰;支持向量机在冲击地压预测模型中的应用研究[D];山东科技大学;2010年
7 姜成玉;基于支持向量机的时间序列预测[D];辽宁师范大学;2010年
8 李海清;支持向量机在金融市场预测中的应用[D];辽宁师范大学;2010年
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10 李朋勇;基于全矢高阶谱的故障诊断方法及其应用研究[D];郑州大学;2010年
【同被引文献】
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1 杨勇;田侃;;基于Gabor特征和EHMM的人脸识别方法[J];重庆邮电大学学报(自然科学版);2011年03期
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6 曾阳艳;叶柏龙;;基于PCA方法的人脸特征提取和检测[J];电脑知识与技术;2008年04期
7 张向东;李波;;基于Gabor小波变换和PCA的人脸识别方法[J];电子科技;2007年04期
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10 战普明,王作英,陆大 ;语音识别隐马尔可夫模型的改进[J];电子学报;1994年01期
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1 胡同森;刘玉彪;田贤忠;龚婷;;基于Gabor滤波和类内PCA的人脸表情识别研究[A];第四届和谐人机环境联合学术会议论文集[C];2008年
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1 范昕炜;支持向量机算法的研究及其应用[D];浙江大学;2003年
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1 王超;3D游戏引擎场景渲染技术的研究与实现[D];武汉理工大学;2006年
2 彭雅莉;格式塔心理学对图形设计的影响[D];南昌大学;2006年
3 包力;基于特征与模板的人脸检测算法的研究和应用[D];大连海事大学;2006年
4 张一鸣;人脸表情识别[D];大连理工大学;2006年
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7 陆慧聪;面部表情识别系统中表情特征提取与识别算法的研究[D];东南大学;2006年
8 孙雯玉;人脸表情识别算法研究[D];北京交通大学;2006年
9 李波;人脸识别技术及应用研究[D];西安电子科技大学;2007年
10 周晓彦;面部表情识别研究[D];东南大学;2005年
【二级引证文献】
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1 程萌萌;林茂松;王中飞;;应用表情识别与视线跟踪的智能教学系统研究[J];中国远程教育;2013年03期
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1 陈巍;人脸表情识别研究[D];西南交通大学;2011年
2 王阳;基于仿生特征的人脸表情识别[D];河北工业大学;2011年
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4 曲艳;基于剪切波变换的人脸表情识别技术[D];郑州大学;2012年
5 牛志国;基于视频流的人脸表情识别技术研究[D];西安电子科技大学;2011年
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7 林永添;基于DSP的人脸表情识别技术[D];华南理工大学;2012年
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【二级参考文献】
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【相似文献】
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2 薛雨丽;毛峡;张帆;;BHU人脸表情数据库的设计与实现[J];北京航空航天大学学报;2007年02期
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5 黄勇;;优化局部保留投影及其在表情识别中的应用[J];计算机工程;2011年04期
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9 朱小艳,汪晓华;人脸识别的分析与实现[J];商丘职业技术学院学报;2005年05期
10 王素珍;吴清江;曾炳生;;支撑向量机在人脸表情识别中的应用[J];黎明职业大学学报;2006年03期
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6 李睿凡;朱强生;郭燕慧;刘海涛;;鲁棒局部保持投影的表情识别[A];2006年首届ICT大会信息、知识、智能及其转换理论第一次高峰论坛会议论文集[C];2006年
7 贾文晋;王志良;刘冀伟;;基于Web的面部表情快速重构方案的设计与实现[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
8 徐东海;赵宏;叶西宁;;基于改进LBP的表情特征提取算法[A];上海市化学化工学会2010年度学术年会论文集(自动化专题)[C];2010年
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10 王吉林;;基于神经网络的人脸表情识别研究[A];2006’和谐开发中国西部声学学术交流会论文集[C];2006年
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7 孙俊;人脸图像分析和识别方法研究[D];清华大学;2001年
8 何良华;人脸表情识别中若干关键技术的研究[D];东南大学;2005年
9 阮锦新;多姿态人脸检测与表情识别关键技术研究[D];华南理工大学;2010年
10 刘伟锋;人脸表情识别研究[D];中国科学技术大学;2007年
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1 贺春荣;情绪情境与训练因素对微表情识别能力影响的研究[D];山西医科大学;2012年
2 闫冬阳;视听刺激与学习策略对微表情识别能力影响的研究[D];山西医科大学;2013年
3 孙妮;羞怯的内隐联想测验及不同羞怯水平个体的面孔表情识别研究[D];山东师范大学;2011年
4 左加阔;基于流形学习算法的新生儿疼痛表情识别[D];南京邮电大学;2011年
5 王细燕;小学生情绪表情识别特点及其与情绪词掌握量的关系研究[D];江西师范大学;2011年
6 魏锦;情绪面部表情识别能力和亲社会行为的关系—趋近—回避动机观视角[D];首都师范大学;2012年
7 刘晓庆;微表情识别能力促进的初步研究[D];沈阳师范大学;2012年
8 王玲;莫扎特音乐对儿童表情识别影响及其脑机制研究[D];浙江师范大学;2012年
9 邱天龙;自闭症儿童面孔表情识别特征研究[D];华东师范大学;2013年
10 吕彦鹏;自发表情识别中若干关键问题研究[D];中国科学技术大学;2011年
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