視頻序列下的人臉表情識別.pdf

1、在人與人之間的交流當中，人臉表情是傳遞行為信息與情感的重要載體。深入研究人臉表情識別，對于更好的了解人類心理狀態(tài)具有著重要意義。而隨著科學技術的不斷進步和社會的不斷發(fā)展，越來越多的領域需要應用視頻序列下的人臉表情識別技術。與靜態(tài)表情圖像不同，由于視頻序列中人臉的位置和傾斜角度都有可能隨時變化，因此對識別算法的實時處理能力以及所提取特征的旋轉不變性都有較高的要求。為此，本文主要進行了以下幾個方面的工作：
　　首先，利用基于Haar特

2、征的AdaBoost算法實現(xiàn)人臉檢測，并結合人臉膚色信息降低檢測的誤識別結果，使得檢測算法更加準確的獲取圖像中的人臉區(qū)域的位置信息，為后續(xù)的表情識別步驟奠定良好的基礎。
　　然后，在檢測到的人臉區(qū)域上，本文提出了利用局部二值模式直方圖傅里葉變換特征（LBP-HF特征）對人臉表情圖像提取識別向量，并利用支持向量機進行表情分類。LBP-HF特征具有較好的紋理識別性和旋轉不變性，并且計算簡單、效率高，能夠較好的滿足實時性的要求。本文在多