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实时视频中人脸跟踪和表情分析研究

作　者: 蒋庆汝
导　师: 齐美彬；蒋建国
学　校: 合肥工业大学
专　业: 信号与信息处理
关键词: 肤色模型人脸跟踪 2DPCA 表情分析 DCT变换隐马尔可夫模型(HMM) DSP
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2007年
下　载: 318次
引　用: 3次
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内容摘要

面部表情是人体语言的一部分，在人们日常的交流中起到至关重要的作用。人脸表情分析是指利用计算机对特定人的脸部表情及变化进行分类，进而确定其内心情绪或思想活动，实现人机之间更自然更智能化的交互。它是计算机情感计算的重要研究内容之一，在视频监控以及可视电话，电视会议等商业应用方面都有着重要的价值。本文按照人脸检测、跟踪、表情分析的步骤建立起一个人脸表情分析系统，针对各个环节存在的问题进行了研究，主要工作和创新如下：(1)在人脸检测和跟踪阶段，本文使用肤色模型以及面部特征验证的方法进行人脸检测，并重点讨论了人脸跟踪过程中的多人脸匹配问题，提出了基于2DPCA的人脸代数特征匹配方法，用于解决目标在跟踪过程中出现的遮挡等问题，在速度和准确性方面都取得了较好的实验结果；(2)在表情分析阶段，本文针对实时视频的具体情况，采用DCT变换对整幅人脸图像进行降维并获取有效特征，从而减少了观察值序列的维数，大大降低了训练和识别系统的复杂程度；其后，根据提取的特征设计了基于隐马尔可夫模型的人脸表情分析方法，选取表情脸与中性脸图像的2D-DCT系数差值，经ZIG-ZAG扫描、K均值聚类生成观察值序列，最终对高兴、生气、吃惊、厌恶、恐惧、悲哀六种表情进行分类识别，实验结果表明，本文提出的方法在单个人和多个人的实验中均获得了比PCA方法更高的识别率；(3)最后研究了TI公司TMS320C6000系列DSP的内部结构和开发过程，将算法移植到DSP集成开发环境CCS上，并进行了相应的程序优化，试验仿真成功。

全文目录

摘要  5-6
ABSTRACT  6-13
第一章绪论  13-18
  1.1 引言  13
  1.2 研究的背景和意义  13-14
  1.3 目前国内外的研究情况  14-16
    1.3.1 人脸跟踪的研究现状和前景  14-15
    1.3.2 人脸表情分析的研究现状和前景  15-16
  1.4 论文的主要工作和各章内容安排  16-18
第二章实时人脸检测和跟踪设计  18-32
  2.1 基于肤色模型的人脸检测  18-25
    2.1.1 肤色建模  18-23
      2.1.1.1 色度空间选择  18-19
      2.1.1.2 肤色建模的关键技术  19-23
    2.1.2 人脸分割及验证  23-24
    2.1.3 检测结果  24-25
  2.2 人脸跟踪算法  25-31
    2.2.1 单人脸跟踪算法  25-26
    2.2.2 基于代数特征的多人脸跟踪算法  26-31
      2.2.2.1 2DPCA算法  27-28
      2.2.2.2 多人脸跟踪及匹配算法  28-30
      2.2.2.3 实验结果  30-31
  2.3 小结  31-32
第三章隐马尔可夫模型(HMM)数学基础  32-39
  3.1 HMM基本思想  32-35
    3.1.1 Markov链  32-33
    3.1.2 HMM基本概念  33-34
    3.1.3 HMM定义  34-35
  3.2 HMM基本算法  35-38
    3.2.1 前向—后向算法  35-36
    3.2.2 Viterbi算法  36-37
    3.2.3 Baum-Welch算法  37-38
  3.3 小结  38-39
第四章隐马尔可夫模型人脸表情分析  39-52
  4.1 HMM模型中观察值序列的生成  39-45
    4.1.1 图像预处理  39-42
      4.1.1.1 灰度预处理  40-41
      4.1.1.2 角度预处理  41
      4.1.1.3 尺寸预处理  41-42
    4.1.2 提取表情特征  42-44
    4.1.3 基于 K均值聚类的观察值序列生成  44-45
  4.2 HMM模型状态的确定  45-46
  4.3 训练人脸表情分析的 HMM模型  46-47
  4.4 识别人脸表情  47-48
  4.5 实验结果分析  48-51
  4.6 小结  51-52
第五章基于 DSP的算法实现及优化  52-61
  5.1 引言  52-53
  5.2 TMS320C6000系列 DSP的特点  53-54
  5.3 算法移植和优化步骤  54-60
    5.3.1 代码移植  55-57
    5.3.2 代码优化  57-60
  5.4 小结  60-61
第六章总结与展望  61-63
  6.1 本文主要工作  61-62
  6.2 对未来工作的展望  62-63
参考文献  63-67
攻读硕士期间参与的课题和发表的论文  67
  参与项目  67
  发表论文  67

实时视频中人脸跟踪和表情分析研究

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