基于改进随机森林分类器在RGBD面部表情上的应用研究

面部表情识别是机器感知人类情绪变化的重要途径.利用面部RGB图像可以进行表情识别,但是容易受到光照变化影响,而且较难刻画细微表情变化.对采用RGBD面部图像识别6种基本面部表情(高兴、悲伤、愤怒、沮丧、恐惧以及惊讶)进行研究.首先利用深度图像鲁棒地检测面部;然后在面部灰度图像中检测并跟踪二维面部标记点,并添加对应的深度信息构造深度面部几何特征,从而有效识别细微表情变化;最后利用基于特征选择的随机森林分类器对不同面部表情进行识别.基准数据库上的对比实验结果表明本文算法的表情识别准确率高于主流基于手动提取特征的面部表情识别方法,接近基于卷积神经网络的识别算法性能.     

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。     

基于视频图像的面部表情识别研究综述

面部表情识别是机器理解人类情感的前提,是改善人机交互关系的关键。首先,按照视频图像中面部表情识别的流程,综述了表情识别的3个阶段:人脸检测、表情特征提取、表情分类。重点介绍了表情特征提取和表情分类中所采用算法的原理、优缺点及应用场合,并给出了部分算法的识别率对比结果。其次,对人机交互中的微表情识别及表情识别的鲁棒性研究也做了介绍。最后总结了面部表情识别研究中存在的问题及难点,探讨了该领域值得进一步研究的问题。     

基于模糊核判别分析的静态面部表情情绪识别方法

当前面部表情情绪识别方法由于表情类别划分能力差,导致面部表情情绪识别结果精度不佳,为此,该文提出基于模糊核判别分析的静态面部表情情绪识别方法。根据模糊核图像处理原理,线性方程对静态面部表情原始图像进行复原,获取原始人脸图像采集。利用奇异值分解技术提取静态面部表情情绪特征。采用模糊核判别分析方法对面部表情情绪类别进行划分,实现静态面部表情情绪识别。通过五官结构关键信息提取、表情信息匹配精度以及静态面部表情情绪识别精度三部分指标,验证此方法的应用效果。实验结果表明：研究方法的表情信息匹配精度可达97.0%,使用其可有效提升静态面部表情情绪识别效果。     

基于深度学习的图像人脸识别方法研究

使用计算机进行面部表情识别是当前人脸面部表情识别的热点,在深度学习技术的基础上,应用级联分类器对面部进行整体检测和分区定位后,提出并使用了一种基于自注意力机制的深度卷积神经网络,模型采用Mini-Xception为基本网络融合了注意力机制,再通过训练卷积神经网络构建表情分类模型,最后实现较为快速准确的表情识别。文中采用几种方法进行实验对比,并对最终的实验结果加以分析。结果表明,在相同的参数设置下提出的方法能明显提高分类性能、识别的精准度以及面部表情变化检测的实时速度。     

基于改进的主成分分析法的矿工表情识别

针对传统的矿工面部表情识别方法中对矿工面部表情进行特征提取的时间较慢且识别准确率不高的问题,以主成分分析法为基础,运用Fisher线性判别法对传统的主成分分析法进行改进。首先在主成分分析法的基础上增加一个类间离散矩阵,使其投影后不同类别之间特征点的距离更大,同一类别之间特征点的距离更加紧凑,对矿工面部表情图像特征提取的结果更具有代表性和针对性;然后运用径向基神经网络将低维非线性可分的矿工面部表情图像对应的特征矩阵映射到高维空间并使其线性可分,从而实现对矿工面部表情的识别和分类。实验结果表明,所提出的方法对矿工面部表情识别的识别率为89.0%,优于传统矿工面部表情分类识别算法,在矿井安全监控、疲劳驾驶等领域有较好的应用前景。     

基于小数据集下BN建模的面部表情识别

针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集,其次提出了用于面部表情识别的BN结构,并将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合,随后引入凸优化最大化求解完成BN模型参数的估算,最后利用联合树推理算法识别出面部表情。实验结果表明：在小数据集条件下,与支持向量机(SVM)、Adaboost和卷积神经网络(CNN)等人脸表情分类方法相比,该方法能够取得更准确的面部表情识别结果。     

基于小数据集下贝叶斯网络建模的面部表情识别

针对面部表情识别过程中获得的特征样本稀少的问题,提出了一种基于小数据集下贝叶斯网络(BN)建模的面部表情识别方法。首先提取面部表情图像的几何特征和HOG特征,经特征融合和归一化等处理构成动作单元(AU)标签样本集;其次提出了用于面部表情识别的BN结构,并将定性专家经验转化为BN条件概率之间的约束集合,随后引入凸优化最大化求解完成BN模型参数的估算;最后利用联合树推理算法识别出面部表情。实验结果表明:在小数据集条件下,与支持向量机(SVM)、Adaboost和卷积神经网络(CNN)等人脸表情分类方法相比,该方法能够取得更准确的面部表情识别结果。     

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.     

基于面部特征的嵌入式安全认证终端

针对PC 平台体积大、功耗多、成本高和便携性差的问题, 设计了基于面部特征的嵌入式安全认证终端。选用ARM11 开发板作为硬件平台, Linux 操作系统作为软件平台, 并在平台上移植了Qt 图像化界面库和Opencv 计算机视觉库。人脸检测由AdaBoost 算法实现, 人脸识别由PCA(Principal Component Analysis)算法实现。测试结果表明, 该终端能实现人脸识别的功能, 并且识别精度较高, 时间较短, 达到预期目标。     

基于LabVIEW的步进电机控制系统设计

介绍了一种基于LabVIEW的步进电机控制方案,给出了控制系统的构成和具体电路。分别介绍了以单片机为基础的硬件控制电路和基于LabVIEW的软件控制程序。系统具有良好的软件交互界面,编程简单,控制效果良好。     

基于灰度图像的人脸预处理系统的设计

设计及实现了一个完整的基于灰度图像的人脸预处理系统,系统中所用的滤波算法能有效地滤除混合噪声,人眼定位算法能快速准确地找到眼睛的位置,识别率高,容易实现,运算量少,且与图像的平移、旋转、尺度无关.该系统是一个成形的系统,为人脸特征的提取及人脸的识别奠定了基础.     

基于LabVIEW的小型无人机地面站系统

随着无人机系统的快速发展,无人机地面站作为整个系统的核心也在发生着日新月异的变革,LabVIEW以其图形化的编程作为本文的编程软件,可以让用户更直观的观察地面站的运行状态。本文从小型无人机地面站的功能要求入手,对地面站系统进行总体设计,然后对基于LabVIEW对软件总体结构和地面站主界面进行设计,在此基础上对地面站航迹规划及传输、地图导航、无线链路进行阐述,并对此地面站系统进行在线测试,将所测数据进行分析。     

基于LabVIEW的步进电机驱动设计及其应用

给出了基于LabVIEW的控制步进电机的方法,讲述了控制系统的构成,通过和单片机控制步进电机方法的对比,可以看出LabVIEW的优势.系统具有良好的软件交互界面,编程简单,控制效果良好,并已实际应用在生产系统中.     

基于LabVIEW平台的虚拟滤波器设计

阐述了滤波频率特性的逼近准则和等效数字滤波器的编程算式，提出了基于虚拟仪器软件平台LabVIEW的滤波器设计思想，介绍了虚拟滤波器实验系统的构成与主要模块功能及软面板和流程图的设计制作过程．     

基于非特定人车载电器语音控制系统的研究与实现

文章以整车非安全性车身电器为控制对象,给出了一种基于HMM算法的非特定人语音集成控制方案,详述了系统的硬件、软件设计方法,并实现了系统样机的研制。其中,系统语音识别单元是以Soc语音处理芯片SDA80D51为核心,并应用飞思卡尔高性能MCU——MC9S12XEP100作为执行单元主控芯片,实现了对非安全性车灯、自动空调、汽车雨刮、电动车窗和汽车音响的语音识别与集成控制。该系统在样机上进行了车载电器语音控制测试,测试结果表明系统在相对安静环境下的平均识别率可达94%。     

基于LabVIEW的辐射测温系统

介绍了基于LabVIEW及PXI6123采集卡设计的高温环境下的温度监测系统.通过辐射测温对温度进行采集,以虚拟仪器开发软件LabVIEW编写数据处理以及提供用户操作界面和显示界面的交互平台.实现了对温度的在线监控,并对所采集到的数据进行存储,提供对历史数据的查阅、分析、显示,可通过互联网进行数据传输.实验结果表明,温度控制精度满足工业需求.     

基于降维的堆积降噪自动编码机的表情识别方法

堆积降噪自动编码机是一种典型的深度学习模型,它能够刻画数据丰富的内在信息,具有较强的特征学习能力。基于主成分分析（principal component analysis,PCA）技术和堆积降噪自动编码机（stacked denoising autoen-coders,SDAE）模型,提出一种新的表情识别算法PCA＋SDAE。该算法对人脸图片进行裁剪及归一化等预处理,采用主成分分析技术对人脸特征进行线性降维,再利用堆积降噪自动编码机逐层进行特征学习并同时实现对人脸表情数据的非线性降维,可以得到更好的、维度更低的表情特征,并据此进行表情分类。对PCA＋SDAE算法的仿真测试实验结果表明,其综合性能比其他的基于深度学习模型的表情识别方法更好,同时与传统的非深度学习表情识别方法相比,它具有更高的表情识别正确率。     

基于非负矩阵分解的面部表情识别研究

提出了一种基于非负矩阵分解与支持向量机相结合的面部表情识别方法。使用直方图均衡化等方法对人脸图像进行预处理,使用非负矩阵分解算法进行表情特征提取,采用支持向量机对面部表情进行分类。以Matlab为仿真工具,在日本女性人脸表情数据库上测试。取得了66.19％的识别率。