一种基于多层BP神经网络面部表情识别方法

人脸表情识别是指通过面部表情特征的计算,实现表情的分类.研究了基于面部运动特征的表情识别方法,提出基于神经网络的表情识别方法.该方法提出一种基于多层BP神经网络进行表情分类的方法,其特征提取利用脸部运动编码系(FACS)进行;训练BP网络作为依据运动特征进行表情分类的判别方法.实验表明分别时上下半边脸的运动单元(AU)进行训练和测试,取得了较好的识别效果.     

他的小动作，你的测谎仪

美国测谎专家认为,从一个人的面部表情、肢体语言、语音语调,便可以判断一个人是否在说谎以及为什么说谎。一个耸肩、一个搓手、一个抿嘴都可能是说谎的标识,而通过解读人的面部表情,能感受到他内心的想法。在10分钟的日常交谈中,平均每个人会说3个谎言。     

基于Kinect的面部表情获取与识别方法研究

目前,部表情识别技术在智能监控、人机交互、虚拟现实、医疗等领域有着非常广阔的应用前景。文章提出一种使用微软公司Kinect采集面部三维数据进行表情识别的方法。通过Kinect采集的深度和彩色数据,生成人体骨骼,利用头部节点进行面部追踪。对三维面部进行了归一化处理和PCS校正之后,用方法进行特征信息提取,结合FACS设计SVM分类器进行表情分类。通过三组对比实验分析了此方法的优缺点。     

一种基于特征关联概率的疲惫表情识别算法

传统算法进行驾驶员疲劳驾驶识别,无法避免由于图像质量较差造成的眼睛瞳孔位置和直径无法确定的缺陷,降低了驾驶员疲劳驾驶识别的准确率.本文提出了一种基于眼睛与面部表情关联性算法的驾驶员疲劳驾驶识别方法.提取驾驶员眼睛与面部表情特征,计算驾驶员眼睛与面部表情特征关联性概率,克服了传统算法的弊端.实验表明,这种算法能够提高驾驶员疲劳驾驶识别的准确率,取得了令人满意得效果.     

基于深度学习的面部表情识别分析

在"互联网+"技术的发展推动下,人脸识别技术也逐渐趋于成熟,但是面部表情识别技术作为难点技术,尚未被有效攻克,如果将面部表情识别技术与物联网技术相结合,则会赋予计算机以人类的感情,有利于物联网时代的开启。本文通过对面部表情识别方法进行分析,希望对促进面部表情识别技术的发展有所帮助。     

基于部分遮挡的人脸表情识别方法

针对部分遮挡的人脸表情识别,提出了一种基于部分遮挡判断的人脸表情识别方法：首先对包含表情信息的静态图像进行Gabor小波变换,提取表情特征矢量,然后用最大相关分类器对特征矢量分类。实验表明,该方法对局部遮挡的人脸表情识别有较强的鲁棒性。     

教师的面部表情探析

教师在教学中除了使用有声语言之外,面部表情也是一种不可缺少的无声语言。教学中有了面部表情的辅助,才会使教师的教学更有特色,才会使学生的学习兴趣更加浓厚,才能更好地提高课堂教学效果。本文主要从面部表情的特点、面部表情的功能以及教师如何控制面部表情三个方面,对教师的面部表情进行了探讨和分析。     

基于Cara人脸捕捉系统的三维数据处理

人脸运动捕捉技术是采用专业的动捕设备对人脸面部表情轨迹进行采集,将捕捉到的人脸面部运动数据进行处理和分析,实现对人脸表情进行动画仿真的一门学科。本文主要介绍了Vicon Cara面部捕捉系统,对人脸面部数据采集方法进行分析与处理应用,主要包括对系统软硬件设备的介绍,人脸面部数据采集准备工作,以及采集后对数据的优化处理等工作。这套系统是目前使用广泛的面部捕捉系统,无论是在影视动画和游戏制作方面,还是语言研究及教学等方面应用越来越多。     

“全家福”可识别遗传病

只要一张就诊者的全家福照片就可以判断儿童是否患有罕见遗传性疾病,这对医生来说方便了不少.近日,英国牛津大学的研究人员开发出一种计算机程序,可以通过分析普通数码照片的面部来识别罕见病情.如果它的数据库中的多组照片共同拥有特定的面部特征,它甚至能由此确定未知的遗传性疾病.     

表情影响心情

据科学研究指出,一个人面部的表情会影响其外貌。也就是说,你有心事,从你的面部表情即可窥知。     

打造高职油气储运技术专业“金课”课堂

<正>在2018年11月举行的"2018高等教育国际论坛年会"上,教育部高等教育司司长吴岩表示:"要消灭‘水课’,打造有创新性、挑战度的‘金课’。"吴岩表示:"‘水课’就是低阶性、陈旧性的课,是教师不用心上的课。‘金课’可以归结为‘两性一度’:高阶性、创新性和挑战度"。1金课的特征何谓"金课"?顾名思义,就是高质量的课堂。在信息化教育的背景下,职业     

基于Gabor和Log-Gabor的面部表情识别

Gabor滤波器在面部表情识别领域已经广泛应用,并取得了良好的分类结果。Log-gabor是对Gabor滤波器的改进,应该将其应用在面部表情识别当中。对JAFFE表情库中的图像进行特征提取,并采用基于稀疏表示分类方法进行分类,比较分别使用Gabor和log-Gabor滤波器得出的识别率。     

面部表情识别研究综述

面部表情识别是模式识别中的一个非常重要却复杂的课题。首先分析了面部表情识别研究的意义和难点。然后对目前主要的面部表情识别方法进行了论述。最后对其未来的发展方向进行了展望。     

用微笑控制手机

<正>德国夫琅禾费计算机图形学研究所的研究人员设计出一种新型入耳式耳机,它能感应人在微笑、眨眼或做表情时耳道对耳塞的轻微挤压,从而判断出使用者的表情。目前,该耳机可以分辨出微笑、眨眼、向右转头、张开嘴、说"嘘"这5个头部动作,     

人体奇观

人体令人感兴趣之处在于它的外表。面部表情、体型、皮肤以及头发，正是这些外部特征使一个人同另一个人区别开来。然而我们在关注一个人的外表时。常常忘记他皮肤下面隐藏着什么：血红色的肉、苍白的骨头、软绵绵的脂肪，内部正在发酵的肠道……太可怕了!     

鲁迅的语言观与语言变革主张关系探析

语言观是人们对整个语言体系的基本的看法。以鲁迅语言观为出发点,对鲁迅语言变革主张背后的深层原因进行分析后发现,正是鲁迅所持的"语言是一种‘民族灵魂’的表达方式"的语言观,使其将中国语言的变革视为中国文化变革的最重要的一部分,从而提出了汉字拉丁化、语言大众化的语言变革主张。     

基于深度学习的情感识别研究进展

<正>随着人机自然交互、智能机器人等领域的研究发展需要,机器人与人之间进行简单的对话沟通已难以满足当下要求,而机器人具有一定的认知和理解能力,能够理解人类的情感则成为当下研究的新方向,因此情感识别已成为智能机器人领域的一个重要研究方向。目前基于语音、面部表情、生理信号等单一信号的情感识别已经取得一定的进展。但是实际上,只有综合人的语音、面部表情、肢体动作等多种行为特征才能更加准确地理解人类的意图和情感状态。     

人类的表情或许超出想象

正稀有的表情一个人究竟能做出多少种面部表情呢?美国FBI心理专家曾认为,人类只有6种不同表情,分别是愤怒、恐惧、惊讶、快乐、蔑视和厌恶。而英国格拉斯哥大学的科学家则认为,人类实际上只有4种表情,即快乐、蔑视、愤怒或厌恶、恐惧或惊讶。因为他们发现当人做出愤怒和厌恶表情时,面部肌肉运动一模一样,它们应该算作一种表情;同理,恐惧和惊讶的肌肉运动也一样,也应该算作一种。     

狗看半张脸能辨人喜怒

作为人类的好朋友,狗真的很聪明.最新研究表明,狗可以从人的面部表情中分辨出人是快乐还是愤怒,并且只看半张脸就行. 负责这项研究的奥地利维也纳兽医大学的路德维希·胡贝尔说,这是第一次有确凿证据证明,人类以外的动物也可以区分其他物种的情感表达.     

眼角皱纹让人更显“真诚”

正爱美人士一直致力于消除皱纹,但一项研究显示,长皱纹其实也有积极的一面。一项研究发现,有所谓"杜乡式标记",即微笑时嘴角上扬、眼角形成纹路的人传达的情绪更强烈、更诚恳。研究人员利用一种名叫"视觉竞争"的方法,向受试者展示有"杜乡式标记"和没有该标记的人的照片,让他们判断哪类人的表情看上去更值得注意,结果有"杜乡式标记"的人的表情总能占据上风;研究人员还要求受试者从"不真诚"到"真诚"给这些表情评分,结果发现,人们给"杜乡式微笑"以及"杜乡式悲伤表情"打出