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支持表情识别功能的聊天软件-毕业设计(毕业论文)

  • 商品编号:c++769
  • 货  号:c++769
  • 品  牌:jgyc
  • 开发语言: C
  • 论文字数: 1.2W
  • 市场价: ¥300.00
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支持表情识别功能的聊天软件-毕业设计(毕业论文)



第3章
人脸表情识别系统的开发与设计

3.1人脸表情识别的系统流程图

由图所示,表情识别可分为五部分表情图像的获取、表情图像预处理(人脸 .检测与定位)、寻找感兴趣区域、表情特征提取和表情分类识别。


表情图像获取:用于面部表情识别的图像包括静态或者动态图像。图像获取 方法有很多,可以从文件读取,可以从摄像头读取,也可以采用更高级的视频卡 等设备。

从本系统具体功能角度出发,本系统要求能从文件读取图像,支持目前主流

的一些图片格式,比如bmp,jPg.,png等;也能从摄像头读取图像,系统支持目前主流的USB接口摄像头,可以直接打开摄像头捕捉所需的人脸图像。

表情图像预处理:图像预处理常常采用信号处理的形式(如去噪、像素位置或

者光照变量的标准化),还包括人聡及它的组成的分割、定位或者跟踪。表情的表示对图像中头的平移、尺度变化和旋转是敏感的。为了消除这些不必要的变换的影响,人脸表情图#可以在分类前进行标准化。

寻找感兴趣的区域:是在标准化的人脸表情图像上寻找出暂态特征集中的区域。特征选择的依据是:尽可能多的携带人脸面部表情的特征,即信息量丰富;尽可能容易提取;信息相对稳定,受光照变化等外界的影响小。

表情特征提取,特征提取是将像素数据转化为一个更高水平的人脸及其组成部分的外形、运动、颜色、肌肉和空间结构的表示。提取出的表示被用来进行后续的表情分类。特征提取通常会缩短了输入空间的维数。

表情分类:表情分类由一个分类器执行该分类器由模式分布模型组成,与 判决程序相结合。很多包含参数和非参数的技术的分类器己经被应用于自动表情 识别系统中。在面部表情识别中主要的类型标准是由Eknian定义的面部表情原型。

3.2人脸表情识别实验系统框架和算法描述

训练过程描述如下:

首先,选择表情训练使用的图像库。图像库的选择要根据系统应用的场合、 使用的人群和使用的环境的不同,来挑选合适的图像库作为训练集。本文选用 JAFFE(日本女人表情图像数据库),前面己作详细说明。然后,在选定的表情图像库中采用自动和手动相结合的方法来进行面部图像 剪切的预处理◊由于选用的数据库图像已是灰度图象,因此不必做彩色图像到灰 度图象的转化。其次釆用上文提出的平均脸模板构造与匹配方法进行人脸的检测与定位.。然 后手动进行尺寸归一化(本文选用的图像库为标准人脸图像数据库,人脸位置已基 本达到要求),最后进行灰度均衡化处理。由于人脸位置〈角度和大小各不相同,为了保证获得较好的识别效果,需要 对人脸图像进行平面旋转和尺度归一化。人脸图像的几何归一化可以消除由于尺 度放缩、角度旋转造成的影响,可以在一定程度上使人脸图像有九何不变性。要 完成上面的两个预处理过程可以利用ASM方法对人脸的进行配准,也可以应用 人脸标定软件对图像库中的原始人脸图像进行手工标定特征点。

最后一步预处理操作是尺度归一化,我们归一化的原则是,使所有人脸图像 两眼中心之间的距离相等,具体操作步骤是首先分别引算出每幅人脸同像两眼中 心间的距离;然后计算出这个距离的平均值,最后将图像以不同的缩放系数进行 几何尺寸归一化。

3.3表情融合识别流程

具体步骤:

1、 分别对全脸、嘴、眼睛、鼻子用PCA+LDA提取特征

2、 LDC分类器进行识别,得到全脸的整体识别和嘴、眼睛、鼻子各自的局

部识别

3、 分别用积融合和DS融合方法把全脸的整体识别和嘴、眼睛、鼻子各自的

表情局部识别这四种识别结果进行融合,得到分类识别结果的积融合和融合方法 识别;

4、 用分类器进行识别,得到全脸的整体识别和嘴、眼睛、鼻子各自的局部识

5、分别用积融合和融合方法把全脸的整体识别和嘴、眼睛、鼻子各自的表情 局部识别这四种识别结果进行融合,得到分类识别结果的积融合和融合方法识别。

在表情的识别中,图像库表情图像的大小往往不是规格的,而且也是比较大的,为此我们往往对图像进行一定的处理,把它压缩成比较/J、而且统一规格的图 像。压缩后表情图像的大小直接影响识别的时间,也影响着识别的结果;.特征提 取中特征维数的选取更是直接影响识别的结果,如果我们能从中找到一定的规律, 我们就陣既快速又能得到较高的识别率。

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