基于肌肉運動的人臉表情識別.pdf

1、情感計算，是未來計算機領域發(fā)展的一個重要方向，是讓計算機可以了解人的情感和情緒，并且能夠以帶有感情的方式與人進行交互。而最簡單也是最直接的方式，就是從分析人類的面部表情入手進行研究。
　　由于人類的面部表情是面部肌肉運動形成的，想要研究人類的面部表情，應該從面部肌肉的具體運動形式入手，動態(tài)跟蹤這些運動。本文提出了基于肌肉運動的人臉表情識別方法。本文描述的工作基于艾克曼的FACS，心理學家的研究結(jié)果證明了，人類的表情對應這固定的面部

2、肌肉運動形式，這是不受年齡、性別、種族、受教育程度等因素影響的。本文首先簡要介紹了與面部基本表情相關的若干AU，基于這些AU運動，進行了一系列的研究工作，并獲得了以下研究成果：
　　1.本文提出了一種快速自動識別面部特征點的方法。當前有些面部表情研究是建立在手工標注面部特征點的基礎上進行的。手工標注面部特征點，這一過程本身就加入了標注者對當前表情的主觀判斷。而當前有些自動識別特征點的方法速度很慢，根本不能滿足實時分析系統(tǒng)的要求。本

3、文提出的方法，是首先對目標區(qū)域進行一次篩選，選出所有紋理特征明顯的像素點，然后在這些被篩選出的點中尋找真正的面部特征點。經(jīng)過試驗證明，這一方法速度快，識別率高，可以滿足實時系統(tǒng)的需求。
　　2.本文提出了一種基于運動模板的面部AU運動識別方法。大多數(shù)的AU運動或不存在明顯的特征點，或難以使用跟蹤特征點的方法準確識別。運動模板理論研究的是運動的本身和運動的歷史，使用這一方法，可以準確的識別出需要的AU運動。對于感興趣的AU，本文使用

4、Boosting算法訓練了專門的識別器來識別，這些識別器可以準確識別AU的運動。
　　3.本文提出了一種新的識別頭部運動姿態(tài)的方法。傳統(tǒng)識別頭部運動姿態(tài)的方法通過識別和跟蹤眼睛區(qū)域的運動形式來研究頭部運動姿態(tài)。而識別眼睛區(qū)域的工作量是很大的，需要通過大量運算才能準確識別并跟蹤，或者使用特殊的設備支持。本文提出以更便于識別和跟蹤的鼻孔來代替眼睛識別頭部運動，又提出了一種不僅能識別點頭和搖頭，還能正確識別低頭與側(cè)臉的方法。