基于局部紋理特征和HMM的人臉表情識別研究.pdf

1、隨著人機交互技術(shù)的飛速發(fā)展，情感計算問題越來越受到關(guān)注，人臉表情辨別技術(shù)逐漸受到人們的重視。人臉表情識別是計算機自動表情識別的簡稱，是指對人類臉部的表情信息進行特征提取和分析，按照人類的認識和思維方式加以理解和歸類，運用人類所特有的感情信息方面的先驗知識，使計算機進行思考、聯(lián)想及推理，從人臉信息中去分析理解人類的情緒，如驚奇、恐懼、厭惡、憤怒、高興、悲傷及中性等[1]。
　　本文的主要工作集中在兩個方面。局部二值模式是一種有效的紋

2、理描述算子，在紋理分類等相關(guān)研究領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用。LBP算子具有出色的性能，例如計算簡潔，在濾波處理后的計算結(jié)果分辨度強，有旋轉(zhuǎn)不變和灰度不變的明顯優(yōu)勢。在紋理分類、人臉面部分析等相關(guān)領(lǐng)域中，LBP算子都表現(xiàn)活躍。本文對LBP算子進行了擴展介紹，并由其引出了局部二值模式的均勻模式狀態(tài)和非均勻模式狀態(tài)。
　　隱馬爾可夫模型是一種隨機模型，具有十分豐富健壯的數(shù)學結(jié)構(gòu)，適合非平穩(wěn)隨機序列，具有統(tǒng)計性，用來處理多個不同平穩(wěn)狀態(tài)過程中的隨