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基于Gabor和局域二值模式的人脸表情识别

作　者: 徐红侠
导　师: 孙兴华
学　校: 南京理工大学
专　业: 计算机应用技术
关键词: 人脸表情识别 Gabor滤波器 局域二值模式 支持向量机
分类号: TP391.41
类　型: 硕士论文
年　份: 2008年
下　载: 401次
引　用: 5次
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内容摘要


人脸表情识别技术是涉及情感计算、图像处理、机器视觉、运动跟踪、模式识别、生物特征识别、生理学、心理学等研究领域的一个极富挑战性的交叉课题,它是情感计算、人机智能交互的重要组成部分。本文在总结前人研究成果的基础上,针对表情识别中特征提取、表情分类等步骤存在的困难和问题进行了研究,提出了一些改进算法,主要工作内容如下:(1)由于Gabor小波对光照的不敏感,且能容忍一定程度的图像旋转和变形,提高系统的鲁棒性,本文采用Gabor滤波器提取人脸表情特征,得到人脸表情的Gabor系数图谱(Gabor Coefficient Maps,GCMs)。(2)由于局域二值模式(Local Binary Pattern,LBP)算子具有极强的旋转不变性和灰度不变性,可以大大克服预处理过程中难以彻底解决的旋转移位和光照不均的问题,因此本文利用LBP算子对提取的Gabor特征进行编码,得到人脸表情的局域Gabor二值模式(Local Gabor Binary Pattern,LGBP)。然后将人脸图像划分为多个区域,对每个区域利用直方图刻画每个区域的分布属性,不仅使表情特征得到降维,而且得到人脸表情图像的局域Gabor直方图序列描述(Histogram Sequence of Local Gabor BinaryPattern,HSLGBPs)。(3)由于支持向量机(Support Vector Machine,SVM)在小样本学习中的良好表现,本文采用多维的SVM进行表情分类。同时为了进一步降低计算量和提高识别率,通过实验找到表情识别结果和每个方向每个尺度的HSLGBP的关系,最后把识别的先验知识和样本的识别估计值进行融合,得到最后的识别的结果。(4)开发了一个人脸表情识别系统(Facial Expression Recognition System,FERS),系统集成了视频读取、人眼定位、人脸检测、图像预处理、特征提取和表情分类的功能,允许用户选择视频或静态图像进行表情识别。

全文目录


摘要  3-4
Abstract  4-8
1 绪论  8-22
  1.1 引言  8-9
  1.2 国内外研究现状  9-10
  1.3 人脸表情识别系统  10-16
    1.3.1 图像获取  10-11
    1.3.2 图像预处理  11-13
    1.3.3 特征提取  13-15
    1.3.4 表情分类  15-16
  1.4 人机交互(human-computer interaction,HCI)和情感计算  16-19
    1.4.1 人机交互  16-17
    1.4.2 情感计算  17-18
    1.4.3 表情识别与人机交互、情感计算  18-19
  1.5 本文研究的目的、意义、存在的困难和主要研究内容  19-22
    1.5.1 研究目的  19
    1.5.2 研究意义  19-20
    1.5.3 存在的困难  20
    1.5.4 研究内容  20-22
2 图像预处理  22-31
  2.1 引言  22
  2.2 预处理的重要性  22-23
  2.3 人眼定位  23-26
    2.3.1 人眼粗略定位  24-25
    2.3.2 人眼精确定位  25-26
  2.4 几何归一化  26-27
  2.5 灰度归一化  27-29
  2.6 实验图像预处理结果  29-30
  2.7 本章小结  30-31
3 表情特征提取  31-44
  3.1 引言  31-33
  3.2 Gabor滤波器  33-35
  3.3 Gabor滤波器提取表情特征  35-36
  3.4 Gabor特征提取后的降维  36-37
  3.5 局域二值模式(Local Binary Pattern,LBP)  37-38
  3.6 LBP算子在表情识别上的应用  38-41
  3.7 模板匹配  41
  3.8 实验结果及分析  41-42
  3.9 本章小结  42-44
4 基于支持向量机的人脸表情识别  44-59
  4.1 引言  44-45
  4.2 最优分类面  45-46
  4.3 广义最优分类面  46-47
  4.4 支持向量机  47-51
  4.5 SVM多类分类器  51-52
    4.5.1 one-against-one方法  51-52
    4.5.2 one-against-all方法  52
  4.6 SVM分类器的设计  52-54
  4.7 K-近邻法  54-55
  4.8 基于SVM的人脸表情识别实验结果  55-58
  4.9 本章小结  58-59
5 人脸表情识别系统的实现和实验结果  59-66
  5.1 人脸表情识别系统的设计  59-61
    5.1.1 视频读取  60
    5.1.2 人脸检测和图像预处理  60-61
    5.1.3 人脸表情特征提取  61
    5.1.4 人脸表情分类器的设计  61
  5.2 人脸表情识别系统的实现  61-64
    5.2.1 系统功能  61-62
    5.2.2 模块设计和功能  62-64
  5.3 实验结果  64-65
  5.4 本章小结  65-66
6 总结与展望  66-69
  6.1 全文工作总结  66-67
  6.2 工作展望  67-69
致谢  69-70
参考文献  70-75
附录  75

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中图分类: > 工业技术 > 自动化技术、计算机技术 > 计算技术、计算机技术 > 计算机的应用 > 信息处理（信息加工） > 模式识别与装置 > 图像识别及其装置
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