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劉帥師

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圖書介紹 - 資料來源:TAAZE 讀冊生活   評分:
圖書名稱:人臉表情辨識算法及應用

隨著電腦技術的不斷發展,人們在享受電腦帶來的方便與快捷的同時,對人機互動的需求也不斷增加。人機智慧互動變得尤為重要。如果電腦像人類一樣能主動適應周圍的環境,並且還能觀察、理解和產生各種「情感」,這將從根本上改變人與電腦之間的關係,最終實現自然、富有情感、和諧的人機交互,使電腦能夠更好、更全方位地為人類服務。由於人臉表情傳遞著豐富的個人情感資訊,是人們非語言交流的一種重要方式,在人與人之間的交流中扮演著重要的角色,因此電腦通過對人臉表情進行辨識,可以感知人的情感和意圖,與人類的交互就會變得更加智慧。近年來,人臉表情辨識已成為國內外模式辨識和人工智慧領域的研究熱點,其內容涉及到心理學、社會學、數學、認知科學、生物學、電腦科學等眾多學科,是一個極富挑戰性的交叉課題。

本書以人臉表情辨識為研究對象,比較全面系統地研究了人臉表情辨識系統的基本理論、演算法設計和應用,設計了一套主動視覺人臉追蹤與表情辨識系統。書中分別以動態人臉表情、微表情、魯棒表情為辨識對象,介紹了相關特徵提取、分類演算法的技術方法。書中各部分主要內容如下:第1章是人臉表情辨識系統的概述,還介紹了相關技術的國內外發展現狀。第2章針對複雜背景彩色圖像人臉快速檢測的問題,提出了一種人臉檢測與定位的方法。第3章針對動態人臉表情特徵提取的問題,提出了基於Candide3 模型的人臉表情追蹤及動態特徵提取方法。第4章詳細討論了基於動態圖像序列的表情圖像分類及實現方法。第5章研究並討論了基於主動外觀模型的人臉動態序列圖像表情特徵提取演算法。第6章設計了基於子空間分析和改進最近鄰分類的表情辨識演算法。第7章針對微表情序列圖像的分析,提出了一種微表情序列圖像的預處理方法。第8章設計了基於多尺度LBP-TOP 的微表情特徵提取方法。第9章提出了基於全域光流特徵提取與LBP-TOP 特徵結合的微表情特徵提取演算法。第10章討論了基於支持向量機和隨機森林的微表情辨識的分類器設計方法。第11章提出了一種基於Gabor 多方向特徵融合與分塊長條圖的表情特徵提取方法。第12章針對光照變化下的表情分析問題,研究了基於對稱雙線性模型的光照魯棒性人臉表情分析。第13章針對局部遮擋情況下的表情特徵提取問題,研究了一種基於局部特徵徑向編碼的局部遮擋表情特徵提取方法。第14章針對局部遮擋表情特徵提取,設計了局部累加核支援向量機分類器演算法。第15章設計了一套基於主動視覺的人臉追蹤與表情辨識系統。

本書可供從事模式辨識、表情辨識、人臉辨識系統研究的科研人員、相關專業的研究生或高年級大學生使用。

作者簡介:

田彥濤,通訊與電子系統工學博士,丹麥奧爾堡大學訪問學者。現為通訊工程學院院長,教授、博士生指導教授,控制科學與工程學科召集人,自動化研究所所長。

劉帥師,控制理論與控制工程博士,加拿大渥太華大學訪問學者,現為電氣與電子工程學院副院長。

萬川,科研學者。

章節試閱
1.1 人臉表情辨識系統概述

  人臉表情辨識的過程一般包含三個主要步驟:人臉檢測與定位、表情特徵提取、人臉表情分類。

(1)人臉檢測與定位

  建立一個人臉表情辨識系統,首先通過人臉檢測算法對輸入的人臉圖像或圖像序列進行檢測和定位,並且可以按照需求增加對眼睛、嘴巴等臉部關鍵部位的檢測和定位。其次在處理圖像序列時,可以對每幀進行人臉檢測,或者只檢測首幀,其餘用於人臉追蹤。同時考慮到背景、光照會對檢測和定位造成干擾,所以增加了圖像處理環節,對採集回來的圖像進行歸一化、均衡化、去除光照等,盡可能地減...
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目錄
第1章 緒論
  1.1 人臉表情辨識系統概述
  1.2 基於動態圖像序列的人臉表情辨識的研究情況
  1.3 微表情辨識的研究情況
    1.3.1 微表情辨識的應用研究
    1.3.2 微表情表達的研究
    1.3.3 微表情辨識的算法研究
    1.3.4 微表情數據庫的研究
  1.4 魯棒性人臉表情辨識的研究情況
    1.4.1 面部有遮擋的表情辨識研究現狀
    1.4.2 非均匀光照下的表情辨識研究現狀
    1.4.3 與視角無關的表情辨識研究現狀
  1.5 人臉表情辨識相關資料匯總
  參考文獻
第2章 人臉檢測與定位
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