微表情识别SVM多特征融合源码分析与应用

资源摘要信息: 该项目是基于支持向量机（SVM）和多特征融合技术的微表情识别系统。微表情是一种非常快速的人类面部表情，通常在200毫秒至500毫秒之间，是人们在试图掩饰真实情感时无意中表露出来的细微表情。微表情识别对于心理学、安全验证和人机交互等领域具有重要意义。该项目通过Python编程实现微表情的识别和分析，具体涉及到了数据提取、图像处理、特征融合、模型训练和分类评估等多个环节。 1. 数据处理与特征提取 - 项目使用了CASME II数据库中的微表情数据集，这是一个常用的公开微表情数据集，用于微表情识别研究。 - 数据集中的图片按照subject_name/ep_name/image的结构组织，其中包含不同主体的不同表情图像序列。 - 程序从CASME II文件夹中提取必要的文件，包括CASME2.xlsx（数据元信息）、shape_predictor_68_face_landmarks.dat（面部关键点检测模型）、UniformLBP8.txt（局部二值模式纹理描述文件）等。 - 将CASME II中第一个表情的第一张图片作为标准面部图像，对所有图像序列进行裁剪与配准，以获得统一的图像尺寸，即192*192像素。 - 配准后的结果被存储在result/lwm_result.npy文件中。 2. 图像预处理与特征融合 - 程序对图像序列进行动作放大，放大频率区间设置为0.2Hz到2.4Hz，并应用放大因子8以增强图像中的动作信息。 - 接着，对图像序列进行时序插值，目标是获得10帧的图像序列，以便更好地捕捉微表情随时间的变化特征。 - 然后，程序提取图像序列的LBP-TOP（局部二值模式时空描述符）、3DHOG（三维方向梯度直方图）和HOOF（运动历史图像）特征。 - 提取的特征被分别存放在result/features目录下的相应.npy文件中。 3. 模型训练与分类评估 - 使用支持向量机（SVM）作为分类器，将提取的多特征融合后作为输入，训练模型以识别和区分不同的微表情。 - 程序包含一个分类和评估模块，用于训练SVM模型，并对模型的性能进行评估。 - 模块可能包含交叉验证、准确率评估等步骤，以验证模型的泛化能力和准确度。 4. 程序结构与运行说明 - 该项目包含多个Python源文件，分别对应不同的功能模块，例如图像配准、特征提取、模型训练和分类评估等。 - 用户需要将提供的.zip压缩包解压，并将其中的文件放置在指定目录下，与main.py在同一目录。 - 运行main.py后，程序会自动按照上述流程处理CASME II数据集，并进行微表情识别。 5. 技术与应用背景 - 该系统利用了机器学习中的SVM算法，它是一种强大的分类算法，适合用于具有大量特征的分类问题。 - 多特征融合技术是提高微表情识别准确度的关键，因为不同的特征能够捕捉到微表情的不同方面，如形状、纹理、运动等。 - 该项目可用于心理学研究、安全监控、人工智能交互系统等多种领域，提高对人类行为和情感状态的理解与分析。 通过结合图像处理、机器学习和模式识别等技术，该项目为微表情识别提供了一种有效的自动化解决方案。