肤色运动融合的高效表情识别算法研究

本研究论文聚焦于"基于肤色与人脸运动相结合的自动表情识别算法"，针对人脸识别技术中的挑战，尤其是当面对人脸小角度转动、遮挡、肤色差异以及丰富的面部表情变化时，提出了一种创新的解决方案。论文首先介绍了当前人脸识别技术的发展背景和存在的问题，指出像素特征和生物特征的检测算法是主流方法，但各自有局限性。 文章的核心内容集中在肤色信息的提取上。由于RGB颜色空间中肤色的类聚性较差，论文采用YIQ颜色空间，特别是利用其中的第I维来增强肤色数据的聚类性，提高了肤色区域的分割效率。这种方法简化了算法结构，降低了计算量，使得算法运行速度快，适合实时监控的需求。 为了进一步提升识别精度，论文引入了Pareto优化算法，用于选择人脸表情的特征。Pareto优化算法是一种高效的搜索策略，能够在众多候选特征中筛选出最具区分性的那一部分，减少不必要的计算，从而提高了识别的准确性。实验结果表明，这种结合肤色和运动信息的算法对于人脸的微小旋转、眼睛状态的变化，以及各种肤色和面部表情变化都能有效处理，具有较好的稳定性和鲁棒性。 这篇论文通过整合肤色特征和运动信息，结合Pareto优化算法，提出了一个高效、稳定的人脸表情识别算法，旨在克服现有技术在复杂环境下的识别难题，为实际应用场景如监控系统提供更精准的识别服务。