基于一種組合傳感器的面部表情研究.pdf

1、社會(huì)的不斷發(fā)展和世界經(jīng)貿(mào)一體化進(jìn)程的快速演進(jìn),對(duì)個(gè)人真實(shí)身份快速有效確定的需求也在與日俱增,這體現(xiàn)在反恐合作、刑偵鑒別、信息管理、金融運(yùn)作、安全防衛(wèi)、個(gè)人隱私保護(hù)以及出入境管理等眾多領(lǐng)域。它是亟待解決的重要課題,已經(jīng)得到世界各國的高度關(guān)注。
　　從技術(shù)層面分析,現(xiàn)在最常見的個(gè)人身份鑒別方式是以表情識(shí)別為主。具體的運(yùn)作方式如下,先是搜集二維人體彩色數(shù)字圖像,之后融入臉部識(shí)別技術(shù)獲取人臉的數(shù)字圖像特征并精確到具體的面部器官,并進(jìn)行歸一

2、化處理,通過二維坐標(biāo)定位。最后是將使用者和圖像數(shù)據(jù)庫的圖像進(jìn)行特征匹配操作進(jìn)行鑒別。此種方式有著范圍的限制,譬如考量光線強(qiáng)度、亮度,面部的遮擋物等。
　　骨骼追蹤傳感器是近幾年出現(xiàn)的新的技術(shù),對(duì)全身骨骼做抓取效果明顯,但是對(duì)于面部的體貌特征只能識(shí)別鼻骨,卻不能對(duì)其他面部的骨骼作出有效的分析,本文結(jié)合骨骼追蹤傳感器技術(shù)和圖像處理技術(shù)實(shí)現(xiàn)多傳感器組合對(duì)眉骨、鼻骨、上下顎、顴骨分析,抽取面部表情特征。
　　本文的主要工作如下:

3、r>　　(1)基于多傳感器獲取眉骨、鼻骨、上下顎、顴骨特征,解決了 kinect只能對(duì)全身骨骼做抓取的局限性。
　　(2)提出了多傳感器信息融合模型,使用模型首先劃分特征集,計(jì)算面目表情潛在概率分布,然后采用決策級(jí)融合策略,融合面目表情特征。并進(jìn)行了相關(guān)實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明在帶修飾的條件下,多傳感器的性能有明顯優(yōu)勢(shì)。
　　(3)實(shí)現(xiàn)了在組合傳感器環(huán)境下,面部表情識(shí)別原型系統(tǒng)。真實(shí)環(huán)境下實(shí)驗(yàn)表明,多傳感器組合抓取的骨骼特征,更適合帶