實時視頻中人臉跟蹤和表情分析研究.pdf

1、本文按照人臉檢測、跟蹤、表情分析的步驟建立起一個人臉表情分析系統(tǒng),針對各個環(huán)節(jié)存在的問題進行了研究,主要工作和創(chuàng)新如下: (1)在人臉檢測和跟蹤階段,使用膚色模型以及面部特征驗證的方法進行人臉檢測,并重點討論了人臉跟蹤過程中的多人臉匹配問題,提出了基于2DPCA的人臉代數(shù)特征匹配方法,用于解決目標在跟蹤過程中出現(xiàn)的遮擋等問題,在速度和準確性方面都取得了較好的實驗結(jié)果; (2)在表情分析階段,針對實時視頻的具體情況,采用D

2、CT變換對整幅人臉圖像進行降維并獲取有效特征,從而減少了觀察值序列的維數(shù),大大降低了訓練和識別系統(tǒng)的復(fù)雜程度;其后,根據(jù)提取的特征設(shè)計了基于隱馬爾可夫模型的人臉表情分析方法,選取表情臉與中性臉圖像的2D-DCT'系數(shù)差值,經(jīng)ZIG-ZAG掃描、K均值聚類生成觀察值序列,最終對高興、生氣、吃驚、厭惡、恐懼、悲哀六種表情進行分類識別,實驗結(jié)果表明,本文提出的方法在單個人和多個人的實驗中均獲得了比PCA方法更高的識別率; (3)最后研