基于標準模型特征的人臉表情識別研究.pdf

1、面部表情是一種重要的肢體語言，在人們的日常生活中，只有7％的信息是通過語言來傳遞的，而55％的信息則是通過面部表情來傳遞的。人臉表情識別是讓計算機對人臉的表情信息進行特征提取分析，通過結(jié)合人類先驗知識進行自我學習、推理以及判斷，進而去理解人臉表情蘊含的信息，最終實現(xiàn)人機之間的智能交互。它在機器人技術、圖像理解、虛擬現(xiàn)實技術等諸多領域都有著潛在的應用價值。對表情識別領域的研究可以推動計算機向智能化和人性化方向更好地發(fā)展，具有非常重要的現(xiàn)實

2、意義。
　　 盡管目前人臉表情識別技術已經(jīng)取得了不少進展，然而與人類自身的表情識別性能相去甚遠，仍需進一步深入研究。本文屬于應用數(shù)學與生命科學的交叉研究，基于生物仿生學和人類視覺神經(jīng)系統(tǒng)的目標識別處理過程，研究了基于視覺感知機理的特征提取模型，提出了一種基于標準模型特征(Standard ModelFeatures，SMF)的人臉表情識別方法。該方法利用改進的SMF進行表情特征提取，結(jié)合SVM分類算法進行人臉表情識別，在JAFF