基于稀疏表示的快速三维人脸识别方法

随着计算机技术和三维成像技术的发展,三维人脸识别因不易受光照、装扮变化的影响成为人脸识别和身份验证的新趋势,但是对于表情、姿态变化其识别率还是有待于改善,时间开销较长.本文提出基于稀疏表示原理,对人脸重要的特征鼻尖点进行提取,采用最近邻分类器进行分类识别.实验结果表明,对表情变化等具有较高的鲁棒性和识别效果,且时间开销极小,优于传统的三维人脸识别方法.     

基于粗糙集理论的表情识别研究

包括情感计算和情感识别在内,以人为中心,对人的情感和认知的研究是目前人工智能领域的一个热点研究方向.以粗糙集理论为基础,研究了粗糙集属性约简算法,并把粗糙集属性约简算法作为一种人脸表情识别系统的特征选择方法,对人脸表情识别的重要特征进行研究,并提出了一种RS+SVM的人脸表情识别方法.仿真实验结果表明,粗糙集属性约简算法能发现人脸表情的重要特征,并基于这些特征可以得到很好的表情识别结果.     

基于粗糙集理论的表情识别研究

包括情感计算和情感识别在内,以人为中心,对人的情感和认知的研究是目前人工智能领域的一个热点研究方向。以粗糙集理论为基础,研究了粗糙集属性约简算法,并把粗糙集属性约简算法作为一种人脸表情识别系统的特征选择方法,对人脸表情识别的重要特征进行研究,并提出了一种RS+SVM的人脸表情识别方法。仿真实验结果表明,粗糙集属性约简算法能发现人脸表情的重要特征,并基于这些特征可以得到很好的表情识别结果。     

基于深度学习的面部表情识别方法综述

人脸表情识别就是让计算机按照人类的思维理解表情,是人机交互的重要组成,然而随着深度学习的迅速发展,深度学习技术在人脸表情领域的研究也成为研究热点,所以对深度学习技术在表情识别中的应用及取得的成果进行分析。首先总结了几种常用表情数据集;然后从特征提取和特征分类两方面对基于深度学习的表情识别方法进行了分类,并从网络改进方面分析了基于深度学习的表情识别中的几种网络改进方法;最后阐述了表情识别这一领域中面临的挑战和未来发展。     

基于区域块LBP特征的人脸表情识别

人脸表情识别是模式识别与人工智能领域的研究热点之一,针对传统LBP方法的不足,提出了一种基于区域块LBP的人脸表情识别方法:先在人脸面部分割出与表情相关的眉毛、眼睛、鼻子和嘴巴等关键区域;再从这些关键表情区域提取表情特征,避免了在整个面部提取特征耗时的缺陷,同时有效地降低了特征维数;最后利用最近邻分类器给出识别结果,通过实验验证了本文算法在识别性能和时间性能上的优势.     

自然场景下基于数据增强的人脸表情识别研究进展与趋势

由于自然场景下的人脸表情存在光照、姿态、种族、性别等因素的影响,人脸表情图像数据集的多样性才是能够保障自然场景下的人脸表情识别的性能高效提升的关键.基于自然场景下的人脸图像数据增强的方法,通过增加人脸表情数据集的多样性,提升在自然场景下人脸表情识别的精确度.对最近人脸表情识别的数据增强方法进行了总结和分析,并对在自然场景下人脸表情识别数据增强的发展趋势进行了展望.     

基于SVM的人脸表情识别

以人脸表情视频序列为研究对象,介绍了人脸表情识别的一般过程,给出了基于SVM的人脸表情识别方法,讨论了面部表情强度度量方法。通过分析人脸表情的变化,在L-K光流算法基础上应用修正的特征点跟踪方法提取面部特征信息,使用SVM建立人脸表情模型和强度模型,进行表情识别,并对高兴表情进行强度等级分类。实验结果证明了提出方法的有效性。     

基于小波变换和支持向量机的人脸识别研究

人脸识别是机器视觉、模式识别等领域的研究热点,具有广阔的应用前景.文章利用小波变换对人脸图像进行预处理,减少表情变化对人脸识别的影响;根据PCA法,将处理后的人脸图像映射到相互正交的特征脸坐标轴上,实现了特征降维;利用支持向量机分类模型对人脸图像在特征脸坐标轴上的投影向量进行识别,并在ORL和Yale人脸库上进行实验,...     

参考中性表情的人脸表情识别

为充分利用视频中人脸表情与中性表情的差异,提出了一种新的对非特定人脸的表情识别方法.该方法针对低复杂度的视频表情识别应用场景,利用参考中性表情的特征点偏移角表征被测表情的变化信息,同时利用二维主成分分析(2DPCA)法提取被测表情帧的二维主成分特征,从而综合使用表情的动态和静态特征,并使用支持向量机分类器进行表情分类识别.在JAFFE人脸表情库上的实验结果表明,相对于仅使用2DPCA的静态图像表情识别方法,文中所提方法的人脸表情识别准确率平均提高7%.     

基于深度学习的人脸表情识别研究与应用

人脸面部表情是人机交互和非言语交际的有效方式,对面部表情进行识别并分析,可以获取很多信息,在安全监控、人工智能、军警、心理学等领域有着许多不同的应用。本研究基于深度学习对人脸表情识别进行深入研究,采用Open CV内置算法进行人脸检测,利用卷积神经网络进行面部表情识别,实现对人脸最基本的7种表情包括愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤、惊讶和中立分别进行识别。与传统的人脸表情识别方法相比较,卷积神经网络的识别精度高,训练参数少,在面部表情特征表现明显的情况下,对7种表情的识别精度都能超过70%以上。     

人脸表情识别综述

作为生物特征识别与情感计算领域的一个极富挑战性的交叉课题,人脸表情自动识别技术在各种应用的推动下发展很快,但鲁棒的自动人脸表情识别系统至今尚未建立.人脸表情识别的3个关键环节是人脸检测(定位)、脸部表情特征提取和人脸表情的情感分类.目前上述环节上均取得了重要进展.本文就这三方面分别进行了分类总结。     

基于区域改进LBP的三维人脸识别

针对三维人脸识别中的表情问题,提出一种基于区域改进局部二值模式(LBP)的三维人脸识别算法.首先将预处理后的三维点云转化为深度图并进行归一化处理;然后根据表情对人脸的影响,利用二元掩膜提取人脸的刚性、半刚性和非刚性区域;对每个局部区域,计算其改进LBP特征,并用等价模式进行表征;最后使用稀疏表示分类器(SRC)对单个局部区域进行识别实验,并使用带权重的稀疏表示分类器(W-SRC)对刚性和半刚性区域进行决策级融合,给出最终识别结果.在FRGC v2.0人脸数据库上的实验结果表明,该方法具有较好的鲁棒性和较高的识别精度.     

基于深度学习与传统机器学习的人脸表情识别综述

新时期我国科学技术的快速发展及信息化产业规模的不断扩大,为人机交互领域发展带来了重要的保障作用,并提升了人脸表情识别研究水平。在此背景下,为了确保人脸表情识别有效性,需要注重与之相关的基于深度学习与传统机器学习的研究工作落实。在此基础上,计算机视觉领域的整体发展速度将逐渐加快,且人脸表情识别研究中也将得到更多的支持。因此,本文就基于深度学习与传统机器学习的人脸表情识别展开论述。     

基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画研究

动漫产业的发展带来了三维动画制作技术的发展，而人脸表情动画制作是决定动画质量的关键因素。文章在分析当前三维人脸表情动画设计存在问题和发展趋势的基础上，提出基于特征提取的实时交互式三维人脸表情动画设计方法，对三维动画中的人脸表情动画进行了有益的探索。     

优化算法在人脸表情识别中的应用研究

在人脸表情识别任务中,适用的优化算法可以有效地提高表情识别的效率。针对人脸表情识别任务中的优化算法选择问题,比较研究了SGD、Momentum以及Adagrad、Adadelta、Adam 3种自适应学习率方法在人脸表情识别任务上的表现。特别是为了检验结果的可靠性,采用相同方法在MNIST数据集上进行手写数字识别测试。实验结果显示,在人脸表情识别与其他任务中,自适应学习率方法和动量法性能优于SGD方法,且自适应学习率方法在提高模型准确率上更为突出,Adadelta在表情识别和手写数字识别任务上的准确率达到了96.12%和99%。研究表明,在人脸表情识别任务中,自适应学习率的优化算法具有明显优势。     

基于自动提取特征点的三维人脸表情识别

为实现完全自动的人脸表情识别,提出一种基于自动提取三维及二维特征点的三维人脸表情识别算法.该算法采用在三维点云、深度图像以及三维点云对应的二维特征图像上分别自动获得特定特征点,并将非点云上获得的特征点映射回三维点云以获得全部需用特征点的方法.基于这些自动获取的特征点得到三维欧氏距离组成25维特征向量以待分类.通过运用支持向量机作为分类器,取得了平均87.1%的6种基本表情的分类结果,其中惊讶、开心表情的分类结果分别达到了92.3%和91.7%.      

基于核函数因素分解模型的表情合成与识别

人脸图像合成是新一代人机交互中的重要技术。传统的三维模型加生理模型的方法可以生成真实的人脸表情图像,但是其中的计算复杂度很高。该文提出了一种基于样本的方法,将不同的人和不同的表情看作影响人脸表情图像的两种变化因素,利用因素分解模型巧妙地进行人脸表情图像合成。同时,分析了因素分解模型获得的身份子空间和表情子空间的特点,提出了一种在子空间中利用余弦距离进行身份和表情识别的新思路。从实验结果来看,这里提出的方法可以仅利用一张训练集内、外的人脸图像合成出该人在不同表情下逼真的脸部表情图像,同时可以合成库内的人在新表情下的表情图像。     

NMF在人脸表情识别中的应用

文章将NMF分解用于提取人脸表情子空间特征,并进行人脸表情识别。将人脸图像在特征脸空间上投影,得到的投影系数作为识别人脸表情的特征向量,采用K近邻分类器进行人脸表情识别。     

基于测地线采样的三维表情人脸识别

针对测地线类人脸识别算法速度慢的问题, 提出了一种基于测地线环带特征点采样的三维人脸识别方法。首先根据测地线距离以鼻尖点为中心在人脸表面绘制一系列等距测地线环; 再对测地线环带进行特征点采样构成人脸描述特征, 并进行PCA(Principal Component Analysis)运算和去相关处理; 最终使用投票法融合各环带单独结果以识别人脸。在FaceWareHouse 表情三维人脸数据集上进行的识别实验表明, 该方法识别准确率与传统测地线法相当, 而识别时间有明显减少, 平均识别时间由2. 55 s 降至0. 624 3 s。     

使用三维图像进行人脸识别

近年来,由于有着广泛的应用前景,人脸分析逐渐成为计算机视觉与模式识别领域的研究热点,人脸分析中包含的课题很多,如：人脸检测、人脸跟踪、人脸识别、表情分析等。本文以人脸识别作为研究重点,提出了基于三维图像的人脸识别方法。由于三维图像不能直接转换为灰度进行计算,本文使用HSL色彩空间中的HS分量进行特征提取,既降低了计算维度,又避免了将图像转换为灰度图像。然后结合PCA方法计算待测图片的HS分量到样本的距离,通过计算两个分量距离的加权和,找出到样本的最小距离达到识别的目的。本文经过试验得出当权值取0.75时,采用本文的算法能够95%以上。相比基于灰度的人脸识别方法本文提出的基于三维图像的识别算法具有更高的识别率,并且所需的训练样本也较少。随着三维图像采集设备的普及,本算法也具有推广意义。