人臉表情識(shí)別的研究與分析.pdf

1、人的面部表情含有豐富的人體行為信息。在人與人的交往中，面部表情是除了聲音之外的重要的通信方式。作為信息的載體，表情能夠傳達(dá)很多語音所不能傳達(dá)的信息。面部表情識(shí)別系統(tǒng)是對(duì)人臉的表情信息進(jìn)行特征提取分析，按照人的認(rèn)知和思維方式加以歸類和理解，利用人類所具有的情感信息方面的先驗(yàn)知識(shí)，使計(jì)算機(jī)進(jìn)行聯(lián)想、思考及推理，進(jìn)而從人臉信息中去分析理解人的情緒。一般而言，表情識(shí)別系統(tǒng)主要有三個(gè)基本組成部分：表情圖像的預(yù)處理、面部表情特征提取和面部表情識(shí)別。

2、 本文回顧了人臉表情識(shí)別的研究歷史和發(fā)展現(xiàn)狀，討論了現(xiàn)有的多種表情識(shí)別方法，并且從模式識(shí)別和統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)的角度對(duì)人臉表情識(shí)別進(jìn)行了研究。 首先采用了基于Gabor小波變換和特征點(diǎn)位置相結(jié)合的表情特征提取算法，得到人臉表情特征。 其次提出了一種基于高斯混合模型(Gaussian Mixture Model，GMM)的人臉表情識(shí)別方法，使用Gabor小波變換的特征輸入進(jìn)行分類識(shí)別，取得了一定的效果。 最后對(duì)SVM