基于稀疏表示的人臉表情識(shí)別.pdf

1、人臉表情識(shí)別是一個(gè)將計(jì)算機(jī)采集到的表情特征信息進(jìn)行分類和識(shí)別的過程，涉及圖像處理、機(jī)器視覺、運(yùn)動(dòng)跟蹤、情感計(jì)算、特征識(shí)別、生理心理學(xué)等領(lǐng)域。識(shí)別過程一般包括人臉圖像獲取與預(yù)處理、特征提取和特征分類識(shí)別三個(gè)主要環(huán)節(jié)。
　　本文對(duì)表情識(shí)別的研究背景、研究歷史及現(xiàn)狀、應(yīng)用領(lǐng)域及技術(shù)難點(diǎn)等進(jìn)行了闡述，并對(duì)人臉表情識(shí)別的基本理論和方法進(jìn)行了全面綜合的論述。在總結(jié)已有成果的基礎(chǔ)上，本文就圖像預(yù)處理、表情特征提取、表情特征分類等關(guān)鍵問題進(jìn)行了研

2、究，主要工作如下：
　　(1)表情圖像預(yù)處理是表情識(shí)別過程的第一環(huán)節(jié)，本文采用灰度歸一化及手工劃定表情特征區(qū)域的預(yù)處理方法，實(shí)驗(yàn)證明，此方法消除了光照等因素的影響，同時(shí)保留了有效的表情特征。
　　(2)重點(diǎn)研究了基于局部Gabo r二元模式的表情特征提取方法。由于Gabor小波變換對(duì)亮點(diǎn)、邊緣等細(xì)節(jié)特征的處理較弱。經(jīng)過實(shí)驗(yàn)，選取2個(gè)尺度和3個(gè)方向的Gabor小波變換后，再對(duì)Gabor系數(shù)圖譜進(jìn)行局部二元模式編碼。實(shí)驗(yàn)證明，這

3、種方法有效地結(jié)合了Gabor小波變換和局部二元模式的優(yōu)點(diǎn)，既能保持有效的表情特征，也降低了表情特征向量維數(shù)。
　　(3)構(gòu)建恰當(dāng)?shù)倪^完備字典，通過稀疏表示分類方法實(shí)現(xiàn)表情識(shí)別。通過對(duì)基礎(chǔ)庫(kù)圖像訓(xùn)練，構(gòu)建符合視覺特征內(nèi)在結(jié)構(gòu)的過完備字典，再對(duì)待測(cè)表情圖像尋找最稀疏解，確定最終表情，實(shí)現(xiàn)證明，本文構(gòu)建的過完備字典結(jié)構(gòu)恰當(dāng)，信息豐富，求解過程簡(jiǎn)單，求解結(jié)果準(zhǔn)確。
　　為證明這種方法的有效性,將這種方法應(yīng)用于JAFFE表情庫(kù),結(jié)果表