【摘 要】
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在日常生活中,人与人之间最简单、最有效的沟通方式就是面对面交流,但除了语言沟通外,面部表情也可以传递和表达出个体的信息,达到沟通的目的。如今,人们为了追求更好的人机交互体验,表情作为重要的沟通手段,表情识别逐渐成为重点研究课题。传统表情识别算法虽在小样本任务中具有好的表现,但人脸表情复杂,个体间的差异性无法仅靠底层特征去描述,导致识别精度较低,泛化能力差。并且传统识别方法需要科研人员手工提取特征,
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在日常生活中,人与人之间最简单、最有效的沟通方式就是面对面交流,但除了语言沟通外,面部表情也可以传递和表达出个体的信息,达到沟通的目的。如今,人们为了追求更好的人机交互体验,表情作为重要的沟通手段,表情识别逐渐成为重点研究课题。传统表情识别算法虽在小样本任务中具有好的表现,但人脸表情复杂,个体间的差异性无法仅靠底层特征去描述,导致识别精度较低,泛化能力差。并且传统识别方法需要科研人员手工提取特征,这需要大量的经验和时间去调节模型相关参数,耗费大量的人力。如今深度学习的不断发展,设计端到端的模型结构可很好的避免人为因素的影响,通过卷积层、激活函数、池化层的共同作用下,将表情信息逐步抽象,所得特征具有较强的判别能力。为此本文为提升表情识别精度及泛化能力,提出了一种基于全局多尺度CNN特征与局部Landmark-SIFT特征融合的人脸表情实时识别系统,具体工作如下:1.设计自定义多尺度卷积神经网络,采用不同尺度的卷积核,整合多个尺度信息去捕获图像中潜在的关联性,提升模型的判别能力。为减少模型参数,降低计算量,引入了批标准化层（BN层）和Dropout策略,同时采用中心损失函数减小类间差异,使模型可适应各种应用场景。2.由于现存人脸表情数据库样本较少,传统手工特征提取算法对小样本具有较好的表现,为此本文设计一种基于全局多尺度CNN特征与局部LandmarkSIFT特征融合的表情识别算法。SIFT描述子抗干扰能力强,将人脸图像经过面部结构点标定后,提取SIFT描述子可将关键点集中在眼睛、眉毛和嘴巴等表情贡献大的区域,通过构建视觉词袋模型将局部特征规范化,最后将所得特征进行融合。3.设计一套人脸表情实时识别系统,此系统可针对静态图片、动态视频以及摄像头实时采集的图像进行识别,该系统可根据人脸做出的表情进行实时的反馈。
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