魯棒表情關(guān)鍵點(diǎn)定位系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn).pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、人臉表情作為人類情感表達(dá)的載體對(duì)研究人類內(nèi)心真實(shí)想法具有重要意義。目前人臉表情識(shí)別,微表情檢測(cè)等技術(shù)已經(jīng)在臨床醫(yī)學(xué)、心理學(xué)、偵查等方面得到廣泛應(yīng)用。在人臉表情識(shí)別過(guò)程中,人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位技術(shù)對(duì)于最終的識(shí)別結(jié)果具有關(guān)鍵作用。在識(shí)別過(guò)程中,除了人臉復(fù)雜多變的表情外,還有裝飾物,姿勢(shì),光照等的變化,因此具有魯棒性的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位技術(shù)在人臉表情識(shí)別過(guò)程中具有重要的實(shí)際意義。本文重點(diǎn)對(duì)魯棒關(guān)鍵點(diǎn)定位技術(shù)進(jìn)行了對(duì)比研究,并設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)了一個(gè)綜合魯棒表情關(guān)

2、鍵點(diǎn)定位演示系統(tǒng)。主要研究?jī)?nèi)容包括以下三個(gè)方面:
  (1)為了和魯棒關(guān)鍵點(diǎn)定位算法對(duì)比,本文研究并實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)主動(dòng)形狀模型(ASM),這是一種典型的局部約束模型,主要包括訓(xùn)練和搜索兩個(gè)階段。該模型通過(guò)對(duì)訓(xùn)練建立可形變的模型,并為每個(gè)特征點(diǎn)建立局部形狀特征,之后在特征點(diǎn)附近沿輪廓曲線的法線方向進(jìn)行局部搜索,判斷形狀是否合理,直到滿足收斂條件,收斂到最優(yōu)結(jié)果。
  (2)論文研究對(duì)比并實(shí)現(xiàn)了三種具有魯棒性的人臉關(guān)鍵點(diǎn)定位算法,分

3、別是魯棒級(jí)聯(lián)回歸(RCPR)算法,級(jí)聯(lián)變形形狀模型(CDSM)算法以及魯棒判別響應(yīng)擬合(DRMF)算法。RCPR算法是在CPR算法的基礎(chǔ)上通過(guò)形狀索引特征進(jìn)行特征提取然后進(jìn)行級(jí)聯(lián)回歸訓(xùn)練并在訓(xùn)練的同時(shí)進(jìn)行遮擋檢測(cè),對(duì)人臉形變和遮擋都具有魯棒性。CDSM算法將初始值定為關(guān)鍵點(diǎn)周圍的區(qū)域塊實(shí)現(xiàn)初始值的魯棒,多個(gè)區(qū)域塊的聯(lián)合作為群稀疏模型進(jìn)行特征提取,再通過(guò)兩級(jí)級(jí)聯(lián)形變模型進(jìn)行訓(xùn)練,對(duì)形狀變化的魯棒性具有顯著效果。DRMF算法通過(guò)訓(xùn)練參數(shù)響應(yīng)

4、模型用較少的參數(shù)來(lái)表示形狀估計(jì),然后在訓(xùn)練中對(duì)已收斂的訓(xùn)練樣本進(jìn)行更新,以達(dá)到更具有挑戰(zhàn)性的訓(xùn)練結(jié)果,對(duì)有遮擋情況的魯棒性具有顯著效果。
  (3)通過(guò)在AVEC微表情庫(kù)的實(shí)驗(yàn)分析,總結(jié)得出當(dāng)人臉發(fā)生形變時(shí)RCPR和CDSM兩種算法的定位效果較好,形變程度較大時(shí)CDSM算法的定位效果更優(yōu);當(dāng)人臉部出現(xiàn)遮擋,尤其是眼睛位置出現(xiàn)遮擋時(shí),RCPR和DRMF兩種算法的定位效果較好。在以上結(jié)論的基礎(chǔ)上,本文提出了一種魯棒關(guān)鍵點(diǎn)融合算法,并實(shí)

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