標(biāo)準(zhǔn)自然教室中的人臉表情識(shí)別研究.pdf

1、隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展，基于視頻流點(diǎn)播或直播的E-Learning作為一種新的教育方式應(yīng)運(yùn)而生。E-Learning打破了傳統(tǒng)學(xué)習(xí)方式中時(shí)空的限制，使得學(xué)習(xí)者隨時(shí)隨地都可以進(jìn)行學(xué)習(xí)。同時(shí)，隨著模式識(shí)別、數(shù)據(jù)分析、信息檢索等各種領(lǐng)域理論在E-learning實(shí)踐中的應(yīng)用，E-learning的個(gè)性化、智能化、交互性等特點(diǎn)給學(xué)習(xí)者帶來了更好的學(xué)習(xí)體驗(yàn)。本文通過對(duì)人臉檢測(cè)、人臉表情特征提取、表情分類、PTZ攝像頭控制等的研究，提出了一種結(jié)合小

2、波變換和增強(qiáng)方差率的改進(jìn)局部二元模式的表情識(shí)別算法，并通過JAFFE庫上的實(shí)驗(yàn)證明了該方法的有效性。在此算法的基礎(chǔ)上本文設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)標(biāo)準(zhǔn)自然教室中的人臉表情識(shí)別原型系統(tǒng)。主要研究內(nèi)容如下： ⑴研究并比較了常用的人臉表情識(shí)別算法的優(yōu)缺點(diǎn)。 ⑵提出了人臉2D模型和根據(jù)眼睛位置的人臉對(duì)齊。為了減小姿勢(shì)對(duì)識(shí)別結(jié)果的影響，本文提出根據(jù)眼睛位置對(duì)圖像進(jìn)行適當(dāng)?shù)男D(zhuǎn)來實(shí)現(xiàn)人臉對(duì)齊。 ⑶提出了結(jié)合小波變換的增強(qiáng)LBP特征。傳

3、統(tǒng)的LBP在識(shí)別率上有待提高，本文提出對(duì)原始圖像進(jìn)行小波分解后的四幅系數(shù)重構(gòu)圖像提取LBP特征，達(dá)到特征增強(qiáng)的目標(biāo)。 ⑷提出了將增強(qiáng)方差率應(yīng)用于特征選取以減小計(jì)算量提高實(shí)時(shí)性，選取原始特征集的區(qū)分度大的特征子集作為表情識(shí)別的特征集。 ⑸在JAFFE人臉表情庫上進(jìn)行實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)及結(jié)果分析。本文通過SVM在JAFFE人臉表情庫上做了試驗(yàn)，并和傳統(tǒng)LBP的實(shí)驗(yàn)結(jié)果作了對(duì)比分析，驗(yàn)證了改進(jìn)算法的有效性。 ⑹實(shí)現(xiàn)了SNC中的人