人脸表情的识别方法、流程及实现途径
人脸表情的识别方法、流程及实现途径
摘要：随着计算机、网络、AI 等技术的快速发展,人机交互成为可能。智能机器人现已在诸
多领域中得到越来越广泛的应用。如果能让机器人像人类一样进行交流,则可进一步改变人机之
间的交互关系。在人机交互中,人脸表情识别是不可或缺的重要环节。基于此,本文从人脸表情
识别的方法与流程分析入手,论述了人机交互中人脸表情识别的实现途径。
关键词：人机交互; 人脸表情; 识别方法;
Research on Face Expression Recognition in Human-Computer Interaction
LU Yu
人与人之间在进行交流沟通时,会使用一些行为动作、面部表情来表达相应的内容。机器人若是
可以识别人类的面部表情,并根据表情分析人的情绪,则能够使交互过程变得更加自然和准确。
因此,对人机交互中的人脸表情识别进行研究显得尤为必要。
一、人脸表情识别的方法与流程
人机交互简称 HCI[1],是智能机器人与用户进行双向信息传输的过程。为使交互变得更加自然
和准确,需要让智能机器人识别人类的各种情感信息,如喜怒哀乐忧思恐等,并据此作出合理的反
馈。在这一目标的实现中,要运用到情感计算,即AC,具体是指通过赋予智能机器人与人类近似
的各种情感能力,从而实现机器人与人类的自然交流[2]。要想实现智能机器人的拟人化,就必须
使其能够识别交互对象的面部表情和语言等,来感知交互对象的情感状态,并据此作出反应。人
脸表情识别,简称 FER[3],是一种判断人类情感最为直接的方法,它不但是人机交互过程中不可或
缺的组成部分之一,而且还是生物识别领域的重要研究课题。
(一)人脸表情识别方法
目前,人脸表情识别方法可分为两类,一类是静态图像识别,另一类是动态图像识别。前者包括整
体法、局部法和几何法,其中,整体法能够对像素间隐藏的信息进行快速提取;局部法的识别率相
对较高;几何法虽然定位精度比较高,但若是图像本身的质量比较差,或是背景过于复杂时,则无法
准确识别。后者包括光流法和模型法,其中,光流法可在无任何场景信息的前提条件下准确检测
出运动的物体;模型法获得的人脸特征具有代表性,但建模过程繁琐且计算量比较大。
(二)人脸表情识别流程
人脸表情识别是一个相对比较复杂的过程。具体的框架,如图 1所示[4]。
在人脸表情识别过程中,有一个非常关键的环节,即面部特征提取。采用不同的提取方法,所得到
的识别结果存在一定的差异。因此,按照需要提取的特征,选择相应的提取方法是人脸表情识别
的重中之重。大体上可将人脸表情识别划分为检测、图像处理、特征提取以及表情分类几个模
块。其中,检测模块能够获取到人脸在图像中所处的位置,进而得到表情图像。图像处理模块会
将一些影响因素去除掉,随后特征提取模块会对处理好的表情特征进行提取及融合,最后输入到
表情分类模块当中,由分类器输出识别结果。
二、人机交互中人脸表情识别的实现途径
(一)人脸表情识别系统总体架构
在服务机器人上,人脸表情识别系统分为上位机(人脸表情识别系统)和下位机(服务机器人运动控
制系统)两个子系统。其中,上位机主要用于完成人脸表情识别工作,由图像采集、人脸检测与预
处理、特征提取与识别、表情控制指令传输等模块构成。上述模块集成后构成整体的系统框架,
如图 2所示。
摘要：
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人脸表情的识别方法、流程及实现途径 摘要：随着计算机、网络、AI等技术的快速发展,人机交互成为可能。智能机器人现已在诸多领域中得到越来越广泛的应用。如果能让机器人像人类一样进行交流,则可进一步改变人机之间的交互关系。在人机交互中,人脸表情识别是不可或缺的重要环节。基于此,本文从人脸表情识别的方法与流程分析入手,论述了人机交互中人脸表情识别的实现途径。 关键词：人机交互;人脸表情;识别方法;ResearchonFaceExpressionRecognitioninHuman-ComputerInteractionLUYu人与人之间在进行交流沟通时,会使用一些行为动作、面部表情来表达相应的内容。机...
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作者：闻远设计
分类：非标机械电气自动化
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