智能服務(wù)機(jī)器人表情識(shí)別技術(shù)研究.pdf

1、智能服務(wù)機(jī)器人在示教、娛樂、導(dǎo)游、助老助殘等領(lǐng)域有著廣闊的應(yīng)用前景，是一個(gè)熱門而又意義深遠(yuǎn)的研究領(lǐng)域。一般而言，自然和諧的人機(jī)交互能力是智能服務(wù)機(jī)器人必備的，因?yàn)樨S富細(xì)膩的情感變化和心理活動(dòng)信息的面部表情在人際生活中起著不可替代的作用。表情識(shí)別功能和仿人頭部機(jī)器人是智能服務(wù)機(jī)器人系統(tǒng)中兩個(gè)重要組成部分，前者用于交互人員表情輸入，后者用于機(jī)器人表情輸出。通過對(duì)表情識(shí)別算法和機(jī)器人頭部實(shí)體研發(fā)實(shí)現(xiàn)自然高效人機(jī)交互，在理論研究和實(shí)際應(yīng)用中均具

2、有重要意義。
　　為實(shí)現(xiàn)自然和諧人機(jī)交互，本文針對(duì)智能機(jī)器人表情交互系統(tǒng)中的表情識(shí)別技術(shù)和仿人頭部機(jī)器人機(jī)構(gòu)開展兩方面研究工作：首先，分別對(duì)表情識(shí)別過程中實(shí)時(shí)自動(dòng)分割人臉區(qū)域的方法、復(fù)合二值模式特征提取、無監(jiān)督學(xué)習(xí)的LBP特征選擇以及矩陣回歸分析表情分類器設(shè)計(jì)進(jìn)行研究，從而為智能化人機(jī)交互提供識(shí)別算法基礎(chǔ)；在此基礎(chǔ)上，進(jìn)一步開展了關(guān)于仿人頭部機(jī)器人表情再現(xiàn)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)的研制，經(jīng)實(shí)驗(yàn)分析了相關(guān)原理方法的有效性。本文具體內(nèi)容如下。

3、　　人臉檢測(cè)是表情識(shí)別中重要和必然的前期階段，主要對(duì)識(shí)別目標(biāo)實(shí)現(xiàn)精確面部區(qū)域分割。本文采用主動(dòng)形狀模型，以人臉五官輪廓為基礎(chǔ)構(gòu)建人臉識(shí)別模型，減少頭部姿態(tài)變化對(duì)表情識(shí)別的影響并去除面部以外區(qū)域，從而提高人臉檢測(cè)和人臉區(qū)域提取準(zhǔn)確率。根據(jù)面部活動(dòng)編碼系統(tǒng)，利用臉部標(biāo)志點(diǎn)提取人臉表情關(guān)鍵區(qū)域，精確定位人臉位置以及提取表情識(shí)別特征區(qū)域。
　　有效表情特征提取對(duì)表情識(shí)別具有重要意義。通過研究局部特征算子中均勻二值模式，本文提出復(fù)合二值模式

4、算子來描述人臉紋理的變化趨勢(shì)和程度，通過揭示多鄰域內(nèi)不同方向數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)的變化來提取面部主要表情區(qū)域的特征，為表情識(shí)別提供識(shí)別向量。
　　減少表情特征的冗余信息是提高識(shí)別效果的一種有效方式。采用二值模式算子能夠有效提取圖像局部紋理特征，但其維數(shù)隨著鄰域中像素?cái)?shù)量增大而陡然增加。因此，本文根據(jù)二值模式的直方圖屬性，采用χ2統(tǒng)計(jì)量構(gòu)建特征空間鄰域圖，然后由二值權(quán)重矩陣求出拉普拉斯χ2統(tǒng)計(jì)值選擇出更具表征性的特征，形成表情識(shí)別的新特征子集。

5、
　　分類器設(shè)計(jì)是表情識(shí)別的重要環(huán)節(jié)。線性判別分析作為種傳統(tǒng)的分類算法無法有效解決特征空間的非線性問題，對(duì)大量高維數(shù)據(jù)樣本的計(jì)算量巨大，且特征值求解中易受奇異值問題困擾。在圖譜及核學(xué)習(xí)理論基礎(chǔ)上，通過分析線性判別分析的權(quán)重矩陣與核空間中線性系數(shù)間關(guān)系，本文提出矩陣回歸分析表情識(shí)別分類器，用于識(shí)別多種表情，避免分類器訓(xùn)練中特征值計(jì)算，有效降低計(jì)算時(shí)間和存儲(chǔ)量。
　　具備面部表情再現(xiàn)功能的智能服務(wù)機(jī)器人對(duì)實(shí)現(xiàn)智能化、情感化和人性

6、化人機(jī)交互有著重大意義。從仿生角度出發(fā)，基于仿人頭部機(jī)器人和表情識(shí)別技術(shù)構(gòu)建智能機(jī)器人表情再現(xiàn)實(shí)驗(yàn)系統(tǒng)，分別在該系統(tǒng)上進(jìn)行頭部機(jī)構(gòu)面部特征的多種動(dòng)作實(shí)驗(yàn)及真實(shí)環(huán)境下表情識(shí)別算法的驗(yàn)證，在真實(shí)場(chǎng)景中利用識(shí)別的表情類別實(shí)現(xiàn)表情再現(xiàn)。
　　本文針對(duì)相關(guān)的表情識(shí)別技術(shù)分別在數(shù)據(jù)庫(kù)和實(shí)際環(huán)境中進(jìn)行實(shí)驗(yàn)，驗(yàn)證了提出的復(fù)合二值模式算子、無監(jiān)督特征選擇算法以及矩陣譜回歸分析表情分類器的有效性和可行性，和真實(shí)環(huán)境下自動(dòng)人臉區(qū)域提取的實(shí)時(shí)性和穩(wěn)定性。