改进的人脸表情识别算法：静态与动态特征结合

"人脸表情识别的算法研究.pdf" 人脸表情识别是一种关键的计算机视觉技术，它在模式识别和人工智能领域占据重要地位。该技术的核心在于理解并解析人类面部表情，从而推断出相应的情感状态。表情识别能够提升人机交互的质量，使机器能够更好地理解和响应人类的情绪，对于创建更智能的系统至关重要。此外，这项技术还能应用于动画表情的生成、人脸识别和其他相关研究领域。 在静态图像的人脸表情识别中，现有的方法常常因为特征提取不足而导致对非特定人脸的识别效果不佳。本文针对这一问题，对特征提取算法进行了改进。具体来说，结合了二维主成分分析（2DPCA）和主成分分析（PCA）这两种统计方法。2DPCA旨在保留图像的主要结构信息，而PCA则用于降维和去除噪声，两者结合能提取出更丰富的表情特征，提高对非特定人脸的识别准确率。 在基于视频序列的表情识别中，传统的做法主要依赖于光流运动特征，但这往往忽视了静态表情信息的利用。因此，本文提出了一种新的方法，即采用金字塔光流法来计算光流特征，同时结合2DPCA主成分特征进行联合分析。这样做的好处是既考虑了表情的变化动态，又利用了静态帧中的表情信息，有助于提高识别的稳定性。 为了处理小样本分类问题，本文选择支持向量机（SVM）作为分类器。SVM以其优秀的泛化能力和对小数据集的良好适应性，被广泛应用于各种识别任务中，特别适合处理表情识别这类问题。 通过实验验证，本文提出的两种特征提取算法——改进的2DPCA和光流特征结合2DPCA主成分的方法，表现出良好的性能和效率。实验结果证明这些方法在理论上和实践上都具有显著的价值，为未来的人脸表情识别研究提供了新的思路和技术支撑。 关键词：表情识别，特征提取，二维主成分分析，光流，支持向量机，人脸表情识别算法