基于HMM的人臉表情識(shí)別研究.pdf

1、人臉表情識(shí)別技術(shù)是模式識(shí)別、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、情感計(jì)算、心理學(xué)等領(lǐng)域的一個(gè)極富挑戰(zhàn)性的交叉課題，是近年來(lái)的一個(gè)研究熱點(diǎn)。盡管人臉表情自動(dòng)識(shí)別技術(shù)在各種潛在應(yīng)用的推動(dòng)下發(fā)展很快，但到目前為止，要建立魯棒的實(shí)時(shí)人臉表情自動(dòng)識(shí)別系統(tǒng)還有許多難點(diǎn)問(wèn)題尚未解決，人臉表情識(shí)別技術(shù)因而受到了研究者們的廣泛關(guān)注。 人臉表情識(shí)別包含三個(gè)重要的技術(shù)環(huán)節(jié)，即人臉的定位與人臉表情圖像的標(biāo)準(zhǔn)化處理、人臉表情特征的提取，以及人臉表情的識(shí)別。因此，本文主要基于以上

2、三個(gè)方面進(jìn)行了基于HMM的人臉表情識(shí)別的研究。 在人臉表情圖像的預(yù)處理部分，我們利用人臉灰度分布的已知性與可預(yù)測(cè)性，結(jié)合Jaffe人臉表情數(shù)據(jù)庫(kù)的成像特點(diǎn)，采用灰度垂直投影和水平投影以及自動(dòng)閾值分割方法，實(shí)現(xiàn)了人臉圖像中人眼的準(zhǔn)確定位，并通過(guò)旋轉(zhuǎn)、裁剪、縮放等操作最終完成了人臉表情圖像的標(biāo)準(zhǔn)化處理。 在表情特征提取部分，由于log Gabor小波變換能夠有效地提取與表情變化有關(guān)韻特征，并能有效地屏蔽光照變化及個(gè)人特征差異