面部表情识别方法有哪些

2019 年 11 月 05 日

随着人工智能和模式识别的不断发展,人机智能交互中的一项重要技术,面部表情识别也逐渐受到关注。面部表情识别是利用人脸识别技术,对人脸的表情信息进行特征提取并归类,使计算机获知人的表情信息,从而推断人的心理状态,实现人机间的智能交互。


面部表情识别方法有哪些


现在,面部表情识别的应用领域主要是在安全领域、智能机器人研制、电脑游戏、医疗领域等。面部表情识别可以定义为六种表情,如生气、厌恶、害怕、伤心、高兴、吃惊,将人脸划分为若干个运动单元描述面部动作,通过这些运动单元显示人脸运动与表情的对应关系。


在具体的面部表情识别方法上,方向主要有三个,分别为整体识别法和局部识别法、形变提取法和运动提取法、几何特征法和容貌特征法。


整体识别法中,不管是从脸部的变形出发还是从脸部的运动出发,都是将表情人脸作为一个整体来分析,找出各种表情下的图像差别。典型的方法有,基于特征脸的主分量分析法、独立分量分析法、Fisher线性判别法、局部特征分析、Fisher运动法,以及隐马尔科夫模型法和聚类分析法。


局部识别法是将人脸的各个部位在识别时分开,每个部位的重要性是不同的。在表情识别时典型的部位是眼睛、嘴、眉毛等,这些地方的不同运动可以表示丰富的面部表情。而鼻子的运动比较少,在识别时可以尽量少对鼻子进行分析,可以加快速度和提高准确性。方法可通过脸部运动编码分析法和MPEG-4中的脸部运动参数法识别。


形变提取法是根据人脸在表达各种表情时的各个部位的变形情况识别的,主要的方法有:主分量分析法、Gabor小波、运动模板法和点分布模型法。


运动法是根据人脸在表达各种指定的表情时一些特定的特征部位会作相应的运动来识别的。典型的识别方法有光流法和MPEG-4中的脸部运动参数法。


几何特征法是根据人的面部各个部分的形状和位置来提取特征矢量,这个特征矢量代表人脸的几何特征,根据特征矢量的不同识别不同的表情。比较重要的方法是基于运动单元的主分量分析法,在表情特征法中主要是将整体人脸或者是局部人脸通过图像的滤波,得到特征矢量,而常用的滤波器是Gabor小波。

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文章来源:畅视智能


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