人脸表情识别中的跟踪与识别方法研究
Tracking and Recognition Methods for Facial Expression Recognition
情感识别是当前人工智能和模式识别研究中的一个热点,它结合人工智能、计算机图形学、模式识别、心理学等研究领域,主要研究人机交互中的情感特点,目标是设计出具有情感反馈的人机交互环境,并将最终实现人与计算机的情感交互.在情感识别中,人脸表情识别即是对静态或动态图片中的脸部表情做出分类判断.其中,面部特征跟踪是对相邻两帧图片中的表情特征进行匹配,利用上一帧的图片信息和特征位置坐标计算出下一帧的特征位置坐标.可见,跟踪结果的好坏将直接影响下一步识别的结果.而识别方法的好坏直接决定了某种表情能否被正确地识别出来,是整个系统的关键所在.本文分别对人脸表情识别中的面部特征跟踪和识别方法进行了研究:首先,针对传统光流,提出了一种基于预校正的光流面部特征跟踪方法.该跟踪方法以Lucas-Kanade-Tomasi(KLT)光流为基础,结合瞳孔检测、特征约束、误差累计,对每次跟踪结果进行校正.实验结果表明,该方法比传统光流法有更好的跟踪性能.其次,把选择性集成的思想应用到情感识别中,使用双误选择策略计算两两分类器之间的差异性,然后挑选出大于平均差异性的分类器作为集成分类器来进行识别.实验结果表明,该识别方法比传统的识别方法以及bagging集成方法的效果都好.最后,本文融合预处理和情感响应模块,设计完成了实时人脸表情识别系统.该系统能从摄像头采集到实时视频序列,对其提取表情特征,通过特征跟踪和识别方法对表情作为实时判断并给出响应.经验证,实时人脸表情识别系统能较准确地识别不同光照条件下的人脸表情.
- 作者：
- 何琨
- 学位授予单位：
- 重庆邮电大学
- 专业名称：
- 计算机应用技术
- 授予学位：
- 硕士
- 学位年度：
- 2008年
- 导师姓名：
- 王国胤
- 中图分类号：
- TP391.41
- 关键词：
- 情感识别；人脸表情识别；面部特征跟踪；Lucas-Kanade-Tomasi；选择性集成
- Emotion recognition；Facial expression recognition；Facial feature tracking；Lucas-Kanade-Tomasi；Selective ensemble