人脸表情识别算法及应用

让机器看懂你的眼神，人脸表情识别

本书主要研究了表情识别系统基本理论、算法设计和应用。书中分别以动态人脸表情、微表情、鲁棒表情为识别对象, 系统介绍了相关特征提取、分类算法的技术方法, 并设计了一套主动视觉人脸跟踪与表情识别系统。本书可供从事模式识别、表情识别、人脸识别系统研究的科研人员、相关专业的研究生或高年级本科学生使用。

前言：

随着计算机技术的不断发展，人们在享受计算机带来的方便与快捷的同时，对人机互动的需求也不断增加。人机智能交互变得尤为重要。如果计算机像人类一样能主动适应周围的环境，并且还能观察、理解和产生各种“情感”，这将从根本上改变人与计算机之间的关系，最终实现自然、富有情感、和谐的人机交互，使计算机能够更好、更全方位地为人类服务。由于人脸表情传递着丰富的个人情感信息，是人们非语言交流的一种重要方式，在人与人之间的交流中扮演着重要的角色，因此计算机通过对人脸表情进行识别，可以感知人的情感和意图，与人类的交互就会变得更加智能。近年来，人脸表情识别已成为国内外模式识别和人工智能领域的研究热点，其内容涉及到心理学、社会学、数学、认知科学、生物学、计算机科学等众多学科，是一个极富挑战性的交叉课题。本书以人脸表情识别为研究对象，比较全面系统地研究了人脸表情识别系统的基本理论、算法设计和应用，设计了一套主动视觉人脸跟踪与表情识别系统。书中分别以动态人脸表情、微表情、鲁棒表情为识别对象，介绍了相关特征提取、分类算法的技术方法。书中各部分主要内容如下：第1 章是人脸表情识别系统的概述，还介绍了相关技术的国内外发展现状。第2 章针对复杂背景彩色图像人脸快速检测的问题，提出了一种人脸检测与定位的方法。第3 章针对动态人脸表情特征提取的问题，提出了基于Candide3 模型的人脸表情跟踪及动态特征提取方法。第4 章详细讨论了基于动态图像序列的表情图像分类及实现方法。第5 章研究并讨论了基于主动外观模型的人脸动态序列图像表情特征提取算法。第6 章设计了基于子空间分析和改进最近邻分类的表情识别算法。第7 章针对微表情序列图像的分析，提出了一种微表情序列图像的预处理方法。第8 章设计了基于多尺度LBP-TOP 的微表情特征提取方法。第9 章提出了基于全局光流特征提取与LBP-TOP 特征结合的微表情特征提取算法。第10 章讨论了基于支持向量机和随机森林的微表情识别的分类器设计方法。第11 章提出了一种基于Gabor 多方向特征融合与分块直方图的表情特征提取方法。第12 章针对光照变化下的表情分析问题，研究了基于对称双线性模型的光照鲁棒性人脸表情分析。第13 章针对局部遮挡情况下的表情特征提取问题，研究了一种基于局部特征径向编码的局部遮挡表情特征提取方法。第14 章针对局部遮挡表情特征提取，设计了局部累加核支持向量机分类器算法。第15 章设计了一套基于主动视觉的人脸跟踪与表情识别系统。本书由笔者团队结合吉林省科技项目及吉林大学“985工程”科技创新平台，从事表情识别系统研究，特别是人脸面部表情识别系统关键技术的教学和研究成果积累编写而成。书中很多应用技术和进展是笔者及所在课题组多年研究和开发成果的汇集，旨在为读者提供一本适合于当前表情识别系统发展水平的专业参考书籍。本书可供从事模式识别、表情识别、人脸识别系统研究的科研人员、相关专业的研究生或高年级本科学生使用。本书由吉林大学田彦涛教授、长春工业大学刘帅师博士与东北师范大学万川博士编写而成。在编写过程中，王新竹硕士、郭艳君硕士、高旭硕士、张轩阁硕士为本书的部分章节提供了宝贵素材；吉林大学洪伟副教授、隋振副教授，长春工业大学廉宇峰副教授、孙中波博士为本书的编写给予了很大帮助。在此表示感谢！由于笔者水平有限，书中难免存在不妥之处，敬请广大读者批评指正。著　者说明:为了方便读者学习,书中部分图片提供电子版(提供电子版的图,在图上有“电子版”标识),在www.cip.com.cn/资源下载/配书资源中查找书名或者书号即可下载。

人脸表情识别算法及应用 EPUB, PDF, MOBI, AZW3, TXT, FB2, DjVu, Kindle电子书免费下载。

让机器看懂你的眼神为读者提供一本反映当前表情识别系统发展水平的专业参考书籍。