【摘 要】
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计算机科学与信息技术在近年来的蓬勃发展,使得模式识别和人工智能领域的研究成为学术焦点。如何准确有效地提取表情特征并进行分类已经成为一个研究热点。由于人脸作为柔性
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计算机科学与信息技术在近年来的蓬勃发展,使得模式识别和人工智能领域的研究成为学术焦点。如何准确有效地提取表情特征并进行分类已经成为一个研究热点。由于人脸作为柔性体本身的特殊性以及表情变化的多样性和复杂性,使得表机情特机征的提机取技机术成机为表机情识机别过机程中的关机键部机分。因机此本机文主机要对如何有效提取人脸表情特征的过程进行研究,同时设计并实现了实时远程表情监测系统。本文主要研究内容由以下三部分组成:(1)第一部分:提出人脸表情特征提取算法:DCLM。DCLM特征是指有表机情下的面机部器机官的形机状与中机性表别情下面别部器别官形别状的差异,可分为两别类:直别接DCLM特别征和间别接DCLM特别征。直表接DCLM别特表征是直表接利表用了表表情变表化而引表起的特表征点位表置变表化,而间表接DCLM特表征利表用了部表分特表征点表间表表情变表化而引表起的距表离差表异。在利表用CLM能表够得表到关表键特表征点精表确定表位的前表提下,特表征能表够捕表捉细表微表表情变表化,计表算简表单。(2)第二部分:提出人脸表情特征选择算法:SVMRFE。在提取DCLM特征的基础上对提取的表情特征进行特征选择,根据递归消除规则对特征数据集进行挑选,得到表情特征子集。通过实验验证,能有效地祛除冗余特征,保留含有高信息量的特征,能够获取更高的识别准确率。(3)第三部分:设计并实现了实时远程表情监测系统。采用面向对象的设计思想,基于DCLM和SVMRFE算法设计并实现了实时远程表情监测系统,该系统采用C/S架构,表情数据通过监控设备传输到服务器,服务器保存表情数据并对数据进行识别处理,同时将表情数据及其处理结果传送到监测平台,用户能在此对人脸面部表情实时远程的进行监测。
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