基于机器学习的人脸表情识别系统
发布时间：2021-01-13 15:02
在大数据和人工智能大发展的背景下,人脸识别已经得到了较好的进展,各种算法能够以较高的识别率识别出图像中的人脸。在理论基础研究上有了进步以后,人脸识别在各种场景都得到了一部分的应用。可是随着应用的深入,人脸识别显示出了一定的局限性,比如实际场景除了识别人脸外还希望得到受测人的某些更深入的信息,比如性别、大概年龄段或受测试时的表情等等。其中人脸表情识别技术领域有着广阔的使用场景和市场空间,包括人机交互、智能控制、公共安全、智慧医疗等产业。本文针对智慧医疗中人脸表情识别技术应用的需求,设计了一个人脸表情识别系统。该系统能对即时采集的图片进行检测,判断是否存在人脸,若图片有人脸则对脸部表情进行分类,实现人脸表情的识别功能。本文主要研究内容如下:1.非限定情况下的人脸检测主要介绍了在检测人脸算法中归一化的像素差异特征的原理及应用,通过AdaBoost算法来挑出最有区分度的特征并组成一个强分类器,实现非限定情况下的人脸检测功能。2.人脸表情识别的特征提取列举了各种基于静态图像的表情特征提取方法和基于动态图像的表情特征提取方法,然后对各种表情特征提取算法进行分析比对,从其中选择鲁棒性和准确率都更为突...
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人流密集区域的安防监控摄像头Fig.2-1Securitysurveillancecamerasincrowdedareas
-2 人脸表情识别在生活娱乐方面的lication of expression recognition in 摄像头或携带摄像头的智能机器人通情变化来告知当值的医护人员目前病会表现出高兴或者中性的表情；如厌恶或恐惧，这时需要知会远程的以减轻医护人员的工作负担[13]，同趋势的日益严重，对于老人、病人的跟不上增长的速度。采用智能化的选择[14]，既能够长时间工作无需休
图 2-3 智慧医疗的实际应用场景Fig.2-3 Application Scenario of Intelligent Medical Care员的有效替代疗养院、医院等医护机构使用的监护摄像头仅仅用于医疗评估、并没有起到防范紧急病情和医疗事故的作用。在人口老龄化的背有得到相应程度的补充，单个护工照看多个就医者是业内常态，时间而且在疲劳时需要休息，使用智能化医护设备替代医护人员大减轻目前的情况。利用人脸表情识别系统能够将监护摄像头一人员，能够有效的对就医人员进行医疗监测并减轻医疗机构在医担。医疗中人脸表情识别的需求疗监护中人脸表情识别技术的应用特点如上所述，下面是表情识
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于Keras和CNN的人脸表情识别系统设计[J]. 樊雷. 电脑知识与技术. 2018(33)
[2]人脸面部表情实时检测识别系统[J]. 张云,徐争元,黄磊. 洛阳师范学院学报. 2018(11)
[3]基于图像的面部表情识别方法综述[J]. 徐琳琳,张树美,赵俊莉. 计算机应用. 2017(12)
[4]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军. 计算机学报. 2017(06)
[5]基于特征脸和神经网络的人脸表情识别方法[J]. 刘皓. 聊城大学学报(自然科学版). 2014(04)
[6]医疗机器人的研究与进展[J]. 侯小丽,马明所. 中国医疗器械信息. 2013(01)
[7]改进的HOG和Gabor,LBP性能比较[J]. 向征,谭恒良,马争鸣. 计算机辅助设计与图形学学报. 2012(06)
[8]图像纹理特征提取方法综述[J]. 刘丽,匡纲要. 中国图象图形学报. 2009(04)
[9]数学形态学的基本算法及在图像预处理中应用[J]. 张艳玲,刘桂雄,曹东,吴庭万. 科学技术与工程. 2007(03)
[10]人脸表情识别研究的新进展[J]. 刘晓旻,谭华春,章毓晋. 中国图象图形学报. 2006(10)
博士论文
[1]面向表情机器人交互式情感模型与控制方法研究[D]. 闫纪铮.北京科技大学 2016
[2]复杂条件下的人脸检测与识别应用研究[D]. 廖广军.华南理工大学 2014
[3]人脸识别中若干关键问题的研究[D]. 山世光.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2004
硕士论文
[1]加密人脸图像识别鲁棒算法研究[D]. 刘畅.海南大学 2018
[2]安防视频中的人员性别快速检测方法研究[D]. 张志华.广东工业大学 2018
[3]图像特征提取及其相似度的研究和实现[D]. 陈健斌.西安电子科技大学 2012
[4]人脸表情识别及其在辅助医护中的应用[D]. 杨爽.南京理工大学 2010
[5]人脸面部表情识别方法研究[D]. 汤丽君.湖南大学 2006
本文编号：2975073
【文章来源】：广东工业大学广东省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
人流密集区域的安防监控摄像头Fig.2-1Securitysurveillancecamerasincrowdedareas
-2 人脸表情识别在生活娱乐方面的lication of expression recognition in 摄像头或携带摄像头的智能机器人通情变化来告知当值的医护人员目前病会表现出高兴或者中性的表情；如厌恶或恐惧，这时需要知会远程的以减轻医护人员的工作负担[13]，同趋势的日益严重，对于老人、病人的跟不上增长的速度。采用智能化的选择[14]，既能够长时间工作无需休
图 2-3 智慧医疗的实际应用场景Fig.2-3 Application Scenario of Intelligent Medical Care员的有效替代疗养院、医院等医护机构使用的监护摄像头仅仅用于医疗评估、并没有起到防范紧急病情和医疗事故的作用。在人口老龄化的背有得到相应程度的补充，单个护工照看多个就医者是业内常态，时间而且在疲劳时需要休息，使用智能化医护设备替代医护人员大减轻目前的情况。利用人脸表情识别系统能够将监护摄像头一人员，能够有效的对就医人员进行医疗监测并减轻医疗机构在医担。医疗中人脸表情识别的需求疗监护中人脸表情识别技术的应用特点如上所述，下面是表情识
【参考文献】：
期刊论文
[1]一种基于Keras和CNN的人脸表情识别系统设计[J]. 樊雷. 电脑知识与技术. 2018(33)
[2]人脸面部表情实时检测识别系统[J]. 张云,徐争元,黄磊. 洛阳师范学院学报. 2018(11)
[3]基于图像的面部表情识别方法综述[J]. 徐琳琳,张树美,赵俊莉. 计算机应用. 2017(12)
[4]卷积神经网络研究综述[J]. 周飞燕,金林鹏,董军. 计算机学报. 2017(06)
[5]基于特征脸和神经网络的人脸表情识别方法[J]. 刘皓. 聊城大学学报(自然科学版). 2014(04)
[6]医疗机器人的研究与进展[J]. 侯小丽,马明所. 中国医疗器械信息. 2013(01)
[7]改进的HOG和Gabor,LBP性能比较[J]. 向征,谭恒良,马争鸣. 计算机辅助设计与图形学学报. 2012(06)
[8]图像纹理特征提取方法综述[J]. 刘丽,匡纲要. 中国图象图形学报. 2009(04)
[9]数学形态学的基本算法及在图像预处理中应用[J]. 张艳玲,刘桂雄,曹东,吴庭万. 科学技术与工程. 2007(03)
[10]人脸表情识别研究的新进展[J]. 刘晓旻,谭华春,章毓晋. 中国图象图形学报. 2006(10)
博士论文
[1]面向表情机器人交互式情感模型与控制方法研究[D]. 闫纪铮.北京科技大学 2016
[2]复杂条件下的人脸检测与识别应用研究[D]. 廖广军.华南理工大学 2014
[3]人脸识别中若干关键问题的研究[D]. 山世光.中国科学院研究生院（计算技术研究所） 2004
硕士论文
[1]加密人脸图像识别鲁棒算法研究[D]. 刘畅.海南大学 2018
[2]安防视频中的人员性别快速检测方法研究[D]. 张志华.广东工业大学 2018
[3]图像特征提取及其相似度的研究和实现[D]. 陈健斌.西安电子科技大学 2012
[4]人脸表情识别及其在辅助医护中的应用[D]. 杨爽.南京理工大学 2010
[5]人脸面部表情识别方法研究[D]. 汤丽君.湖南大学 2006
本文编号：2975073
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