人脸识别表情识别研究.pdf

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学之做作者躲丫专秘指剥币躲槐C苷檬褂帽臼谌ㄊ椤日期:趖·乙、本学位论文属于C芸冢年解密后适用本授权书;朐谝陨戏娇蚰诖颉啊的规定,同意学校保留并文被查阅和借阅。本人授据库进行检索,可以采用日期:
夸伊体州西南交通大学硕士学位论文主要工作毕声明易◆本人在学位论文中所做的主要工作或贡献如下:本文首先对表情识别的各个主要环节作了详细的介绍,包括基于人脸检测、预处理、特征提取、支持向量机分类器。其次,阐述了传统方法特征提取阶段中使用〔ㄌ崛√卣饔诺阋约熬窒扌浴⒋扯浇滴ǖ某醪浇滴锥问褂镁采样损失信息的缺陷。由此设计了一种使用〔ㄌ崛√卣鳎诙浇滴的初步降维阶段使用统计降维的方法,最后利用支持向量机做分类。本文在基于库上作了大量的仿真实验,表明本文的方法能对值湫偷谋砬惊奇、恐惧、厌恶、愤怒、高兴、悲伤及中性杏行У氖侗鸱掷唷6遥疚牡姆椒ㄎ蘼凼蔷ǘ然故从鲁棒性都优于其他传统的方法。此外,本文还在馍献隽耸笛椋砻鞅疚乃计的方法具有较好的泛化能力,为人脸表情识别技术走向实际应用的奠定了基础。本人郑重声明:所呈交的学位论文,是在导师指导下独立进行研究工作所得的成果。除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的研究成果。对本文的研究做出贡献的个人和集体,均已在文中作了明确的说明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。学位论文作者签名:日期:五
摘要西南交通大学硕士研究生学位论文第随着社会的发展,世界各国掀起了建设高铁的浪潮。近年来,中国在高铁建设方面取得了举世瞩目的成就,为人类文明进步和社会经济发展做出了不可磨灭的贡献。因此,对列车运行的舒适性的评价、以及当列车进入极端工况下如何提高应急处理能力变得十分重要。对此,本文探索利用旅客的表情信息来评价列车的舒适性和分析极端工况下旅客的行为反应等。为轨道交通台上模拟旅客乘坐环境极端工况的仿真实验奠定基础,为列车舒适度的评估提供一手反馈信息,为处理列车突变事件做有益的尝试。本文首先阐述了研究背景及研究意义,介绍了表情识别研究现状,讨论了人脸表情识别系统中的人脸检测、预处理、特征提取、分类器等主要环节。其次,分析了传统表情识别方法中使用〔ㄌ岢鎏卣鞯木窒抟约霸诮滴锥问褂孟虏裳椒ń行初步降维的缺点。由此,设计了一种新的人脸表情识别方法。该方法是使用自动检测人脸、人眼,然后获取子图像样本、在对子图像进行预处理后,使用个瓽滤波器提取特征。由于提取特征后维数急剧增加,方法中采用二步降维法,先在初步降维阶段使用统计采样的方法,再使用主成分分析法进一步降维。最后在隣库对所提出的方法做了有效性的验证。在此基础上,把训练样本降维后的特征输入到支持向量机进行训练:待训练得到支持向量机分类器后,对测试样本的特征向量进行识别。在基于砬榭馍仙杓了两组仿真实验方案并进行了仿真实验,实验结果表明本文的方法优于其他传统方法,具有较好的识别率以及鲁棒性。表情识别:人脸检测;特征提取;小波分析;狦/⒉ǎ恢С窒蛄炕关键词:
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西南交通大学硕士研究生学位论文第Ⅳ页砬樘卣鳌特征降维⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯。.⋯..贘表情库的验证实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.‘.贠表情库的验证实验⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯本章小结⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..第禄赟的表情分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯..引言⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯龆┗#ⅥⅥ表情分类⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯⋯.表情识别仿真实验及分析⋯