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文檔簡介
1、近年來，隨著人們對人機交互興趣的增加，表情識別逐漸成為一個研究熱點。人臉表情識別是指利用計算機分析特定人的臉部表情及變化，進而確定其內心情緒或思想活動，實現(xiàn)人機之間更自然更智能化的交互。人臉表情識別的研究對于增強計算機的智能化和人性化，開發(fā)新型人機環(huán)境，以及推動心理學等學科的發(fā)展，有著重要的現(xiàn)實意義，并最終產生很大的經濟效益和社會效益。 本文首先闡述了表情識別的研究背景、意義與現(xiàn)狀，并結合國內外相關領域的研究技術，從人臉檢測、特
2、征提取等方面對目前表情識別的常用方法做了分析與總結。重點介紹了表情分類技術，扼要地分析了各種技術的優(yōu)缺點。 傳統(tǒng)的特征提取方法大多是針對整幅人臉進行特征提取，但不能很好地解決部分人臉存在遮擋的問題。我們提出了基于分塊的離散余弦變換(Two-Dimension Discrete cosine transform，2D-DCT)表情特征提取方法。該方法首先對人臉表情圖像進行分割，得到眼睛眉毛和嘴巴這兩個關鍵表情區(qū)域，然后分別對眼睛眉
3、毛區(qū)域和嘴巴區(qū)域提取2D-DCT系數(shù)，把2D-DCT系數(shù)作為觀察序列。通過定性分析表明，該方法具有一定的合理性和可用性。 隱馬爾可夫模型(Hidden Markov Models，HMM)在針對遮擋的人臉表情進行識別方面的研究目前并不多見，而使用隱半馬爾可夫模型(Hidden Semi-Markov Models，HSMM)對遮擋人臉表情進行識別的方法目前我們還沒有發(fā)現(xiàn)。本文提出了基于HMM和基于HSMM兩種針對帶遮擋的人臉表情
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