检索结果-内蒙古大学图书馆

作者：毕卉东南大学

学位级别：博士

随着现代生活压力的不断增加,人类受到生殖类疾病的影响越来越大。子宫肌瘤、前列腺癌等疾病不仅影响了人们的生活质量,甚至影响到人们的正常生育。高强度聚焦超声(High Intensity Focus Ultrasound,HIFU)是一种无创的治疗方法,其原理... 详细信息

随着现代生活压力的不断增加,人类受到生殖类疾病的影响越来越大。子宫肌瘤、前列腺癌等疾病不仅影响了人们的生活质量,甚至影响到人们的正常生育。高强度聚焦超声(High Intensity Focus Ultrasound,HIFU)是一种无创的治疗方法,其原理是通过超声的热效应将癌细胞杀死。该治疗手段具有不需要开刀、对病人伤害小、不影响病人生育能力的优点,临床上的应用越来越广泛。然而,HIFU治疗方法面临着如何在手术治疗过程中对病灶区域进行准确、快速和自动定位的问题。一般情况下,医生需要对比核磁共振图像和病人同体位的超声图像,参考核磁共振图像上病灶位置信息确定超声图像上的病灶区域,针对一个体位实现该过程需耗时3-4分钟。整个手术过程中大致需要对几十个体位的超声图像进行病灶区域的确定,仅病灶区域定位所需的时间高达2-3个小时。长时间的手术过程加重了医生的工作负担,导致医生与患者的疲惫,不利于医疗安全。利用计算机辅助技术在手术过程中辅助医生进行病灶定位,能够极大地缩短手术时间、减轻医生工作负担,从而有效地避免因医生与患者疲惫造成的医疗安全问题。在基于计算机视觉的HIFU手术病灶辅助定位中,超声图像分割是实现病灶定位的关键技术。超声图像分辨率低、对比度差、伪影等问题严重限制了超声图像分割技术的发展。目前主流超声图像分割算法实现过程复杂,分割耗时长,很难满足临床上对时间的要求。本文针对HIFU超声图像分割,提出了一系列超声图像分割算法,提高了超声图像的分割效率,取得了良好的分割效果。本文的工作概括如下:(1)基于引入空间信息的瑞利混合模型的超声图像分割算法本文基于有限混合模型方法,采用瑞利混合模型的同时引入空间信息,针对子宫超声图像发展出了一种快速、有效的超声图像分割算法。有限混合模型是应用比较广泛的图像分割模型。实验证明,利用该算法对子宫超声图像进行分割,大大降低了散斑噪声对分割效果的影响,提高了组织定位的精度。算法所需的计算量小,所消耗的计算时间少,单幅超声图像的分割时间低于1秒,完全满足临床上的需要。(2)基于多层混合瑞利模型的超声图像分割算法本文提出了基于引入空间信息的多层混合瑞利模型的超声图像分割算法。多层混合瑞利模型使用多个瑞利分布对一个成分进行描述,进一步提高了拟合精度。同时,利用引入的空间信息,有效降低散斑噪声对超声图像分割效果的影响。实验证明,利用该算法对子宫超声图像进行分割,能够进一步提高组织定位的精度。多层瑞利分布算法对单幅超声图像的分割时间在2秒以内,完全满足临床上的需要。(3)基于加权混合瑞利模型的超声图像分割算法本文提出了利用图像的显著特征图作为空间信息引入混合瑞利模型(加权混合瑞利模型)的图像分割算法。在该分割算法中,利用显著特征图引入空间信息可以实现对邻域像素赋予不同的权重。实验证明,将加权混合瑞利模型在子宫超声图像上进行验证,分割得到的病灶具有更加精确的组织边界和更多的细节信息,有利于医生在手术过程中对病灶进行更精准的定位。加权混合瑞利模型的超声图像分割算法中,单幅图像的显著特征图计算时间在0.5秒以内,对单幅超声图像的分割时间在2.5秒以内,完全满足临床的需求。(4)基于改进主动形状模型的超声图像分割算法本文提出了一种基于改进的主动形状模型的超声图像分割算法,结合前列腺形状信息与超声图像信息实现对前列腺超声图像的分割。实验表明,利用该改进主动形状模型能够对前列腺超声图像进行有效、快速的分割,达到现阶段超声图像分割的主流水平。

关键词： HIFU超声图像图像分割有限瑞利混合模型空间信息主动形状模型

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人脸表情识别中几个关键问题的研究

人脸表情识别中几个关键问题的研究

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作者：何良华东南大学

学位级别：博士

自动人脸表情识别(AFER)是近年来发展起来的研究热点，其目的是让计算机等机器辨认出人类特有的情感表现之一——表情。由于人表情的复杂、微妙等特性使得表情识别变得异常的具有挑战与艰巨性，就整个识别系统来说，主要表现在以下几个... 详细信息

自动人脸表情识别(AFER)是近年来发展起来的研究热点，其目的是让计算机等机器辨认出人类特有的情感表现之一——表情。由于人表情的复杂、微妙等特性使得表情识别变得异常的具有挑战与艰巨性，就整个识别系统来说，主要表现在以下几个方面：(1)人脸数据获取的速度与准确率问题；(2)作为识别必要前提条件的面部关键特征精确定位问题；(3)表情特征的提取与识别问题。本文重点探讨了人脸表情识别中的上述关键问题。主要工作总结如下：\n 1.从情感出发，在简要介绍情绪理论的基础上，全面综述了表情识别的研究历史与现状。讨论了情感计算在国际与国内的研究状况，介绍了情感的基础情绪的基本理论，重点而全面地综述了情绪的表达方式之一——面部表情的识别技术。将人脸表情识别工作划分为两个部分，概括地描述了表情识别的一般模型。根据表情识别的目的、手段将其分为三个阶段，对每个阶段的研究特点以及代表性方法进行了较为详尽的介绍。从面部特征自动定位、人脸表示模型、分类和识别算法三个角度对人脸表情识别领域的主要技术方法进行了分类整理，阐述了人脸表情识别的研究现状。简要介绍了几种主要的人脸表情库，总结了现有的主要人脸表情识别系统的情况。最后，本文讨论了人脸表情识别领域目前仍然面临的主要技术难题和开放问题。\n 2.研究了基于肤色与模板的人脸检测问题，提出了一种基于肤色与梯度模板的人脸检测算法。人脸检测是人脸研究中的必要研究课题，已经出现了多种经典算法。但是基于肤色的人脸检测研究时间并不长。本文在前人对肤色空间的研究成果基础上，采用了一种新的人脸匹配模板——梯度模板，试图使其包含有尽量多的人脸信息。整个算法达到了肤色空间过滤大部分非肤色区域，人脸梯度模板准确检测的效果。\n 3.研究了特征精确配准问题，对活动模板模型在搜索空间与搜索过程上做了一些改进。面部特征精确配准是鲁棒实用的人脸表情识别系统的基本前提。主动形状模型(ASM)是目前解决该问题的主流方法。本文详尽地分析主动形状模型(ASM)的工作原理，仔细地讨论了它的优缺点，并在此基础上，提出了三点改进：(1)针对经典ASM算法中模型空间构造的不足，在原模型空间的基础上加入了形状变化子空间，提出了最优搜索空间的概念，提高了原模型空间的模型表达能力(2)针对经典ASM算法及其以后的改进算法中没有任何对搜索结果进行评价的现实，提出了一种合理、简便、易行的评价方法，使搜索过程变得不再盲目，搜索结果更符合实际情况。\n (3)在第二步评价的基础上，针对ASM算法搜索过程中模型搜索和图像纹理搜索相互独立的缺点，提出了一种最优搜索算法，其中使用了反馈策略，使得两种空间的搜索结果互相约束，互相利用，搜索过程变得更加合理，智能。这些改进在一定程度上弥补了ASM算法中模型空间与搜索过程的不足，更能够比较精确地定位预定义的面部关键特征。为后续的人脸表情识别打下了良好的配准基础。\n 4.研究了独立分量特征(IC)人脸表情表示方法，提出了一种AdaICA人脸表情识别新方法。利用独立分量作为特征进行判别分析，不仅是特征之间相互独立，而且还能充分利用变量的高阶统计量信息，具有很强的优势。但是它具有两个方面的缺陷：第一，独立基的获取结果很随机，并不唯一。第二，独立基的判别分析性能不稳定，有的独立基可能具有很强的识别能力，有的则相对较弱。总的来说是获取与选择独立基成为两大难点。针对这个问题，本文考虑了统计性原理，多次运行ICA算法，在此基础上，将Boosting策略创新性地应用于ICA特征的优化与选择，最终得到数目较少、判别分析能力较强的AdaIC特征，并最终通过对AdaIC特征的判别分析实现人脸表情识别——即所谓的AdaICA人脸表情识别新方法。在JAFFE与自选两个人脸表情图像库上的对比实验表明AdaICA方法可以有效提取判别特征，识别精度也比传统方法有了较大提高。\n 5.研究了基于离散小波与离散余弦的人脸表情全局特征提取与分析方法。简单地研究了全局表情特征的提取问题，采用离散小波对图像进行压缩，利用离散余弦变换对压缩图像进行去相关、聚能运算，并将最终的对角拉直主要能量数据作为待识别特征。算法简单，实现容易。\n 6.

关键词：情感计算人脸表情识别梯度模板主动形状模型主成分分析离散小波变换独立分量分析

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融合AAM、CNN与LBP特征的人脸表情识别方法

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计算机工程与设计 2017年第12期38卷 3436-3440页

作者：李艳玮郑伟勇林楠河南工程学院计算机学院河南郑州451191 郑州大学软件与应用技术学院河南郑州451191

提出一种人脸表情识别方法,融合主动形状模型(AAM)、卷积神经网络(CNN)和局部二元模式(LBP)3种特征区分不同表情。进行图像预处理操作,核心是采用AAM方法进行姿态校正与面部裁剪,得到规范化的表情图像,在全图上提取AAM和CNN两组全局特征... 详细信息

提出一种人脸表情识别方法,融合主动形状模型(AAM)、卷积神经网络(CNN)和局部二元模式(LBP)3种特征区分不同表情。进行图像预处理操作,核心是采用AAM方法进行姿态校正与面部裁剪,得到规范化的表情图像,在全图上提取AAM和CNN两组全局特征,在AAM定位的6个人脸局部区域图像上提取LBP局部特征,融合全局特征和局部特征,采用随机森林方法进行特征分类。在Cohn-Kanade数据集上的实验结果表明,该方法的表情识别率高,是一种有效的表情识别方法。

关键词：表情识别主动形状模型卷积神经网络局部二元模式随机森林

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基于ASM和FNN的人脸识别

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江苏科技大学学报（自然科学版） 2007年第4期21卷 54-57页

作者：王君亭吴小俊王士同杨静宇江苏科技大学电子信息学院江苏镇江212003 江南大学信息工程学院江苏无锡214122 南京理工大学信息学院江苏南京210094

将主动形状模型ASM(Active Shape Model)与模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Networks)相结合并用于人脸识别。针对经典ASM对初始化位置敏感、收缩速度慢的现象和传统模糊神经网络难以解决高维模式分类的问题进行了分析和改进。ORL人脸库... 详细信息

将主动形状模型ASM(Active Shape Model)与模糊神经网络FNN(Fuzzy Neural Networks)相结合并用于人脸识别。针对经典ASM对初始化位置敏感、收缩速度慢的现象和传统模糊神经网络难以解决高维模式分类的问题进行了分析和改进。ORL人脸库上的试验表明了该算法的有效性。

关键词：人脸识别主动形状模型模糊神经网络积分投影主成分分析

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基于双目视觉的三维人脸识别算法

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电视技术 2014年第9期38卷 214-217页

作者：张顺岚莫建文桂林电子科技大学广西桂林541004

针对传统三维人脸识别算法的复杂性,提出了一种新的三维人脸识别算法。该算法以双目立体视觉系统为基础,通过调整左、右摄像机与人脸的相对位置,完成人脸二维图像的采集,然后利用主动形状模型(Active Shape Model,ASM)技术对采集的二维... 详细信息

针对传统三维人脸识别算法的复杂性,提出了一种新的三维人脸识别算法。该算法以双目立体视觉系统为基础,通过调整左、右摄像机与人脸的相对位置,完成人脸二维图像的采集,然后利用主动形状模型(Active Shape Model,ASM)技术对采集的二维图像进行特征点自动定位,并结合摄像机的内外参数得出特征点的三维坐标,从而避免了复杂的人脸三维重建;再利用人脸关键特征点的三维信息计算特征点距离矩阵,提取三维人脸几何特征;最后利用反向传播神经网络进行识别。实验结果表明,该算法简捷、快速,且具有较高的正确识别率,是一种经济、实用的三维人脸识别算法。

关键词：三维人脸识别双目视觉主动形状模型反向传播神经网络

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融合局部方向模式和卷积神经网络的人脸识别

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计算机工程与设计 2018年第10期39卷 3272-3277页

作者：周鑫燚张军朝甘胜江成都师范学院计算机科学系太原理工大学电气与动力工程学院

为解决光照、姿态、表情、遮挡等变化引起的人脸识别率下降问题,提出一种融合局部方向模式和卷积神经网络的人脸识别方法。采用主动形状模型定位面部区域的关键点位置,校正面部姿态,去除干扰区域,规范面部图像尺寸;对规范化的面部图像... 详细信息

为解决光照、姿态、表情、遮挡等变化引起的人脸识别率下降问题,提出一种融合局部方向模式和卷积神经网络的人脸识别方法。采用主动形状模型定位面部区域的关键点位置,校正面部姿态,去除干扰区域,规范面部图像尺寸;对规范化的面部图像进行局部方向模式变换,降低光照影响;在局部方向模式图像上提取五官部位的局部方向特征,在约简局部方向模式图像上采用卷积神经网络提取全局特征,融合构成多模式人脸特征;采用随机森林方法对特征进行学习和分类,实现人脸识别。在ORL、AR和YALE-B数据集上的人脸识别实验结果表明,提出方法的识别率高,对光照、姿态、表情和遮挡变化的鲁棒性强。

关键词：人脸识别局部方向模式卷积神经网络随机森林主动形状模型

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基于面部特征点分析的人脸表情识别研究

基于面部特征点分析的人脸表情识别研究

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作者：石勇安徽大学

学位级别：硕士

表情是人内心情感最直接的体现,使机器能够识别表情、具备情绪感知功能已经成为人机交互领域一个重要的研究内容。近年来,基于视频的人脸表情识别由于具有非接触式、使用简单、成本低等优点,已经得到越来越多研究者的关注。现阶段,按照... 详细信息

表情是人内心情感最直接的体现,使机器能够识别表情、具备情绪感知功能已经成为人机交互领域一个重要的研究内容。近年来,基于视频的人脸表情识别由于具有非接触式、使用简单、成本低等优点,已经得到越来越多研究者的关注。现阶段,按照信息获取方式来划分,人脸表情识别的研究对象可分为静态图像与动态图像序列两大类。由于情绪的产生与消失是一个渐变的过程,因此,相比较静态图像,基于动态图像序列的特征参数能更好的反映每类表情之间的运动相关性。本文首先分析了不同情绪下基于动态图像序列的特征点位置所呈现的变化规律,并根据这一规律设计了一种基于主动形状模型(Active Shape Model,ASM)的人脸表情识别算法;在此基础上,考虑到被试者不自觉的面部偏转及光照环境不均衡等因素,本文在传统尺度不变特征变换(Scale Invariant Feature Transform,SIFT)方法的基础上结合ASM算法的优点,进一步研究了一种改进的尺度不变特征变换方法(Improved Scale Invariant Feature Transform,ISIFT)来进行人脸表情识别,以提高算法的鲁棒性。论文的主要研究内容包括:(1)对现有的情感识别研究方法进行了调研,介绍了两大类情感识别研究方法:非接触式方法和接触式方法。其中非接触式方法又分别阐述了基于视频的情感识别方法和基于语音的情感识别方法。而接触式方法则具体介绍了基于分析生理信号的情感识别方法。最后介绍了JAFFE和CK+两种通用的情感研究数据库。(2)设计了一种基于ASM的人脸表情识别算法,主要是提取动态情感序列中的表情特征来进行表情识别。首先详细介绍了ASM算法的理论基础,然后利用ASM方法定位人脸特征点,在人脸表情变化显著区域选取20个特征点,再从20个特征点的位置信息提取几何特征,以此来表明表情产生过程的关联性。最后将提取到的表情特征送入支持向量机(Support Vector Machine,SVM)中进行分类识别。结果表明基于ASM的人脸表情识别方法具有良好的分类效果。(3)研究了一种基于ISIFT的人脸表情识别算法。首先通过Viola-Jones算法对人脸进行检测,在检测后的人脸区域利用局部约束模型(Constraint Local Model,CLM)算法进行特征点定位,从人脸表情变化显著区域中挑选42个特征点并提取SIFT特征。将提取到的表情特征需要用主成分分析法(Principal Component Analysis,PCA)降维,最后将结果送入SVM中进行分类识别。在正面人脸数据库上,表情识别率达到了 98.59%。而且ISIFT算法能够应对人脸在一定角度范围内(0-10°)的偏转,在人脸偏转方向向左和向右时平均表情识别率分别为95.18%和94.34%,同时设计了四种不同的光照环境(无灯、左灯、右灯和两灯),其表情识别率分别为94.76%,95.59%,95.3 1%和95.36%,这说明ISIFT算法对不同的光照强度具有鲁棒性。(4)使用所研究的ISIFT人脸表情识别算法,设计并实现了一个基于视频的人脸表情识别系统,该系统主要分为离线模块和在线模块,离线模块能够从数据库中选取单帧图片判定情感状态,在线模块能够实时识别受试者的情感状态,两个模块均具有人脸检测、特征点定位和表情识别功能。

关键词：表情识别主动形状模型特征点定位局部约束模型尺度不变特征变换

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基于人脸模型重建的三维人脸识别

基于人脸模型重建的三维人脸识别

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作者：李雁桂林电子科技大学

学位级别：硕士

人脸识别技术是一种基于生理特征的识别技术，它主要是通过计算机采用某些特定的算法对人脸特征进行提取，然后依据这些人脸特征进行身份验证。人脸识别技术有着广泛的应用场合，因为这项技术具有简单的操作、直观的结果和好的隐蔽性等... 详细信息

人脸识别技术是一种基于生理特征的识别技术，它主要是通过计算机采用某些特定的算法对人脸特征进行提取，然后依据这些人脸特征进行身份验证。人脸识别技术有着广泛的应用场合，因为这项技术具有简单的操作、直观的结果和好的隐蔽性等优点。由于三维人脸信息相对二维人脸信息来说可以提供更全面的人脸面部信息，由此三维人脸别可以解决很多在二维人脸识别上无法解决的困难，所以近年来越来越多研究者对三维人脸识别进行了研究。　　本文在研究了计算机视觉相关算法、三维人脸重建方法和三维人脸识别算法的基础上，设计并实现了基于人脸模型重建的三维人脸识别实验系统。本文主要完成的工作如下：　　1、在三维人脸重建方面，本文是基于双目立体视觉原理来进行三维人脸重建的。首先根据张正友标定方法对两台摄像机进行双目立体标定，然后根据标定得到的摄像机参数来进行图像校正，使得左右图像对上对应的特征点在纵坐标方向坐标一致。特征点提取部分采用主动形状模型（Active Shape Models，ASM）算法自动获取的到二维图像上的特征点的位置，再根据视差测距法获得特征点的三维坐标，完成三维信息的恢复，从而得到三维人脸识别所需要的特征点三维信息。　　2、三维人脸识别方面，根据人脸三维几何特征进行了三维人脸识别的实验。首先分析人脸面部的器官的位置关系，提取了六大类几何特征来对人脸进行表征，然后使用融合多特征的识别比对方法使待测人脸与数据库人脸进行比较，最后获得实验结果。　　3、在进行三维人脸识别的融合多特征识别比对时，通过分析现有的加权值确定方法，本文提出基于遗传算法的加权值确定方法。相对于仅仅根据经验和几何特征所占有的比例来设定加权值的方法不同，本文是根据类内距离最小，类间距离最大的准则设定遗传算法的适应度函数，将样本的几何特征进行训练，得到最优加权系数，然后再用这些加权系数来融合几何特征进行三维人脸识别。最后在实验中，分别对两种加权方法进行实验得到实验结果，本文所提出的方法具有一定的优越性。因此说明本文提出的加权方法在提高识别率上有一定作用。

关键词：三维人脸识别双目立体视觉遗传算法主动形状模型几何特征

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基于统计模型的人脸面部特征定位方法的研究

基于统计模型的人脸面部特征定位方法的研究

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作者：邓琳电子科技大学

学位级别：硕士

人脸面部特征定位是实现人脸图像分析的关键,它已经被广泛应用于人脸识别、三维人脸重建和人脸图像压缩。主动形状模型和主动表观模型是进行人脸面部特征定位的有效的统计方法。近年来这两种方法已成为图像处理和计算机视觉领域的研究... 详细信息

人脸面部特征定位是实现人脸图像分析的关键,它已经被广泛应用于人脸识别、三维人脸重建和人脸图像压缩。主动形状模型和主动表观模型是进行人脸面部特征定位的有效的统计方法。近年来这两种方法已成为图像处理和计算机视觉领域的研究热点。本论文所做的主要工作是研究基于主动形状模型和主动表观模型的人脸面部特征定位技术。论文的创新性成果包括: 1.提出了一种改进的主动形状模型,并将其用于人脸面部特征定位的研究。主要工作如下:详细地介绍了主成分分析和独立成分分析的基本原理和主要特点,并根据主成分分析和独立成分分析各自不同的优化准则,将两者相结合提出了一种新的人脸面部特征搜索策略。首先采用基于主成分分析的主动形状模型进行人脸特征提取,这样就得到了人脸图像的全局变化。在此基础上,采用基于独立成分分析的主动形状模型进一步对人脸局部特征变化进行定位,从而得到最终的收敛结果。实验结果表明,改进的主动形状模型既可以对人脸的全局变化进行准确定位,而且也可以很好的反应人脸的局部变化。它和标准的主动形状模型相比,准确性和鲁棒性都得到了明显的改善。针对于不同光照和表情的人脸图像,该方法均可得到理想的人脸表示。 2.研究了一种新型的主动表观模型—基于独立成分分析的主动表观模型,并将其应用于人脸面部特征定位。论述了形状模型、纹理模型、表观模型的建立过程,并对纹理参数进行了详细的分析,同时具体介绍了主动表观模型的搜索算法的原理和实现过程。结合实验,详细阐述了纹理差值与表观参数变化及模型位置、角度、尺度之间的线性关系。实验结果表明,该模型与标准的主动表观模型相比,局部形状定位和纹理匹配的准确性都得到了明显的改善。随着初始值平移范围的增大,基于独立成分分析的主动表观模型显示了更好的鲁棒性,从而说明该模型对于初始值的变化具有良好的稳定性。

关键词：人脸面部特征定位主动形状模型主动表观模型主成分分析独立成分分析

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多民族面部表情理解分析技术研究

多民族面部表情理解分析技术研究

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作者：马艳准东北大学

学位级别：硕士

表情是人类表达自身情感信息的重要非语言性行为,是人类内心活动的重要反应,正确识别面部表情是保证正常交流的前提条件。由于遗传、地域、文化的不同,中国不同民族在表达情感时面部表情具有一定差异性,本文提出通过面部特征点角度特征... 详细信息

表情是人类表达自身情感信息的重要非语言性行为,是人类内心活动的重要反应,正确识别面部表情是保证正常交流的前提条件。由于遗传、地域、文化的不同,中国不同民族在表达情感时面部表情具有一定差异性,本文提出通过面部特征点角度特征识别分析不同民族的表情图片,同时提出基于面部动作编码系统(FACS)的面部活动单元(AU)和面部特征部件对中国多民族面部表情图像进行理解分析,进而研究不同民族面部表情表达的差异性,揭示不同民族面部表情表达的特征规律。本文对多民族表情图像采用主动形状模型(ASM)拟合CANDIDE-3模型进行特征点定位,它不仅可以准确定位面部特征点,还可以准确提取面部特征部件和面部活动单元(AU)。本文主要对蒙古族、维吾尔族、壮族、藏族人脸表情图像进行了研究,将几个民族的表情图片与中性表情图片进行对比分析。通过研究面部主要特征部件如眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴的主要控制点的运动变化位移,从中提取面部表情数据相关信息,通过机器学习,绘制成不同表格图像整合分析不同民族的面部表情信息。本文提出通过分析不同民族表情图片的特征点角度变化规律,实现多民族面部表情的理解分析,并给出表情图片自动识别分析结果。本文提出的思想方法为多民族面部表情特征的研究提供了一种新的思路。本论文目的为中国多民族面部表情理解、识别分析和特征规律研究提供一种新方法。此外,对不同民族面部表情表达规律的理解研究可以用于民族文化保护和传承,同时相关的研究成果可以广泛的应用于民族数字文化产业。

关键词：面部活动单元面部动作编码系统主动形状模型 CANDIDE-3模型特征点定位

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