【摘 要】
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国内外对于表情的研究是最近几年才发展起来的.目前的研究大多是基于静止和局部化的FACS(Facial Action Coding System)编码,脸部运动的分析是基于运动模板,表情的识别也是基
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国内外对于表情的研究是最近几年才发展起来的.目前的研究大多是基于静止和局部化的FACS(Facial Action Coding System)编码,脸部运动的分析是基于运动模板,表情的识别也是基于单一的孤立表情等.该文的工作是在总结心理学领域的研究和前人工作的基础上,克服了以前系统中的不足,研究能更接近真实的反映人脸表情变化的特征和情绪心理,实现动态混合表情图像序列的分析、理解及应用.该文的主要贡献和创新如下:1、提出了基于结构的表情功能模型和基于运动序列的表情动态模型.2、提出了基于二维串的表情编码和对应于FACS字典解释的FACS转换(即FACS)的动态表情编码.3、用基于能量优化的可变形模板匹配的方法来实现脸部特征部件的提取.4、在面部表情动态特征的提取上,提出了基于特征部件区域的特征流思想.5、提出了基于HMM(Hidden Markov Model)和DGMM(Dynamic Gaussian Mixture Model)的表情运动图像序列的分析方法.6、分析并总结了基于规则的识别,基于静止图像的识别和基于动态图像序列的识别三种表情分析方法,实验证明了后者不但能真实具体的反应表情变化的本质,而且识别效果好于前两种方法.7、提出并实现了混合表情的分析与识别思想.
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