什么是虚拟现实面部表请识别技术

2019 年 11 月 05 日

虚拟现实面部表情识别技术发展得比较慢,因为面部表情的多样性和复杂性,还会涉及生理学及心理学,面部表情识别技术具有比较大的难度,与其他生物识别技术例如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等相比,发展较慢,应用不是广泛。但面部表情识别技术对于虚拟现实中的人机交互技术有着重要的价值,今天畅视智能和大家一起分享什么是虚拟现实面部表情识别技术?


什么是虚拟现实面部表请识别技术


面部表情识别技术包括四个步骤,分别有人脸图像的检测与定位、表情图像预处理、表情特征提取、表情分类。


人脸图像的检测与定位

这是在输入图像中找到人脸的位置,是面部表情识别的第一步。人脸检测是建立人脸模型,比较输入图像中的待检测区域与人脸模型的匹配程度,从而得到存在人脸的区域。根据对人脸知识利用方式的不同可以将人脸检测方法分为两大类,一种是基于特征的人脸检测方法。另一种是基于图像的人脸检测方法。


表情图像预处理

图像预处理会采用信号处理的形式,包括人脸及它的组成与分割、定位或者跟踪。表情识别技术的表示对图像中头的平移、尺度变化和旋转是敏感的。为消除一些不必要的变换的影响,人脸表情图像可以在分类前进行标准化的预处理。


表情特征提取

这是根据图像性质的不同可分为静态图像特征提取和序列图像特征提取。静态图像中提取的是表情的形变特征,就是表情的暂态特征。而序列图像提取要提取每一帧的表情形变特征和连续序列的运动特征。形变特征提取依赖中性表情或模型,把产生的表情与中性表情做比较从而提取特征,而运动特征的提取则是依赖于表情产生的面部变化。表情分类


面部表情识别技术的最后步骤是表情的分类,在特征提取后,通过分类器可以确定给定的对象属于哪一类。基本方法是在样本集的基础上确定判别规则,新给定的对象根据已有的判别规则来分类,从而达到识别的目的。


随着对虚拟现实的面部表情识别技术的研究,在未来面部表情识别技术会有更多的应用。

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文章来源:畅视智能


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