基于紅外的人眼定位和表情識別研究.pdf

1、表情識別是擬人化人機交互的重要研究內(nèi)容之一。紅外熱像記錄面部的溫度信息，對成像的光照變化具有魯棒性，因而，紅外表情識別可以作為可見光表情識別有力而必要的補充。紅外人眼定位是紅外表情識別的重要環(huán)節(jié)?；诖?，本文研究紅外人眼定位和表情識別，主要內(nèi)容如下:
　　 (1)對紅外人眼定位進行了研究，并設計了一種紅外人眼定位方法。本文采用投影曲線法提取紅外人臉圖像的投影分布特性，設計一種山谷評估值，基于該評估值區(qū)分戴眼鏡與不戴眼鏡樣本。針對

2、戴眼鏡樣本，本文根據(jù)人臉溫度投影曲線山谷的位置定位眼睛位置。針對不戴眼鏡的樣本，本文基于面部的溫度分布特性，設計了一個包含15個子區(qū)域的人眼定位模板，提取每個子區(qū)域的Haar特征，采用AdaBoost算法進行特征選擇，采用支持向量機作為分類器，并使用投票策略判斷候選點是否是人眼。本文在USTC-NVIE和Equinox數(shù)據(jù)庫上進行了人眼定位實驗。實驗結(jié)果表明，本文方法對戴眼鏡的檢測和定位快速而且有效。對于不戴眼鏡的樣本，本文設計的人眼模

3、板很好地捕獲了紅外人眼的溫度分布特性，從而可以有效定位人眼。
　　 (2)對一種基于時序統(tǒng)計特征的自發(fā)表情識別方法進行了研究。為了減少環(huán)境溫度以及紅外熱像儀溫度漂移對記錄人臉溫度的影響，本文采用水平和垂直差值熱像，從差值熱像序列中提取統(tǒng)計特征，采用F值進行特征選擇，并使用AdaBoost算法進行分類。本文在USTC-NVIE庫中進行了實驗驗證，實驗結(jié)果表明本文方法可以有效地從紅外序列中識別出表情。
　　 (3)對一種基于