人脸面部表情识别

面部表情识别实验报告

作者：王顺兰 学号：222011301011180 西南大学 政治与公共管理学院 重庆 400715

摘要：被实验将14名被试分为两组进行表情认知的实验，实验目的在于通过实验了解面部表情认知的基本特征，结果分别统计两组被试对各种面部表情正确判断的百分数，并对两组判断的平均正确率进行显著性检验，表明差异显著。对表情的认知符合“面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据”这一论断，也符合面部动作编码系统。 关键词：情绪 表情认知 线索 一、实验目的与器材

实验目的：通过实验了解面部表情认知的基本特征。 实验器材：

JGW－B型心理实验台速示器单元，记录用纸（2种，一为白纸，另一种为事先编制好编号与描述各种表情的语词的记录纸） 面部表情卡片6张 注视点卡片１张 二、实验程序

接通电源，打开速示器开关，灯亮。在“工作方式”栏，选择Ａ为“定时”，Ｂ为“背景”，选“Ａ－Ｂ”顺序方式；“时间选择栏”，A定为“５000”，B选为“背景”。被试坐在桌前观察窗口，两眼注视中心；注视点卡片输入B视场，表情卡片依次输入Ａ视场。 将全体被试分为相等的２个组，Ａ组被试发给事先编好的记录纸。指导语：请你一张一张的看一些与记录纸上情绪是

基于稀疏表示的人脸表情识别算法研究

摘要：针对基于局部纹理特征的人脸表情识别算法不能有效表达不同表情状态下人脸运动单元差异性的问题，提出一种改进的稀疏表示人脸表情识别算法，将人脸纹理特征与全局位置特征用稀疏表示模型相结合，得到人脸表情的稀疏系数矩阵，并作为支持向量机表情识别的输入。人脸表情库BU_3DFE实验结果表明，该算法提高了表情识别的准确率。 关键词：表情识别；稀疏表示；特征融合 DOIDOI：10.11907/rjdk.161671

中图分类号：TP312文献标识码：A文章编号：1672-7800（2016）006-0031-02 参考文献：

[1]JI ZHENG Y，XIA M，MITSURU L，YU-LI X.Facial expression recognition based on feature point vector and texture deformation energy parameters[J].Journal of Electronics and Information Technology，2013，35（10）：2403-2410. [2]ZHAN YONG

心理科学进展 2005，13（4）：497~516 Advances in Psychological Science

面部表情识别与面孔身份识别的 独立加工与交互作用机制*

汪亚珉

1，2

傅小兰1

（1 中国科学院心理研究所，脑与认知国家重点实验室，北京 100101） （2 中国科学院研究生院，北京 100039）

摘 要 面孔识别功能模型认为，面部表情识别与面孔身份识别是两条独立的并行路径。以往诸多研究者都认可并遵循二者分离的原则。但近期研究表明，面部表情识别与面孔身份识别存在交互作用。首先总结和分析已有的面部表情识别的研究成果，评述神经心理学与认知神经科学研究中的论争，然后介绍人脸知觉的分布式神经机制以及相关的实验证据，最后提出面部表情识别与面孔身份识别的多级整合模型，并展望研究前景。

关键词 面孔身份识别，面部表情识别，面孔识别功能模型，人脸知觉的分布式神经模型，多级整合模型。 分类号 B842

面孔识别一直备受研究者关注。20世纪70年代，Ekman和Frisen系统地研究了人脸基本表情的文化普遍性，并从解剖学角度提出了6种基本的面部表情[1]。20世纪80年代，Bruce和Young系统地研究了人对面孔的识别及其影响因素，提出了经

描写面部表情的句子

描写面部表情的句子

只见他两个鼻翼一开一合，胸脯一起一伏，气得连话都说不出来了。

爸爸的胖脸气成了猪肝色，饭也不吃了，背着手在房间里踱来踱去。

她的小嘴线条分明，牙白唇红，巧舌如簧，说话像唱歌一样动听。

在他高高的鼻梁下边，长着一张小巧的嘴巴。平时总是笑嘻嘻的，要是生起气来，两只嘴唇翘得老高老高，这时大家都打趣地说：真可以挂上两只油瓶呢！

那红润的两唇，像两片淡红的、正在开放的花瓣，说起话来妙语联珠。

悲痛、苦恼要从胸中漫溢出来了，我慢慢地往家走着，真想找个没人的地方，痛痛快快

地哭一场。

她只好张着嘴，不停地呵着气，红润的嘴唇变得又紫又青，牙齿咯咯地响。

她生气的时候，两片薄薄的红嘴唇微微向上翘，活像个熟透的小樱桃。

嘴角边绽出两个小酒窝，花一样美。

他嘴角微微上翘，沉思时也像在笑；从嘴角爬上两腮的口纹，仿佛展示着他天性的乐观豁达；两片薄嘴唇，特别富于表，似乎随时准备张开，说些抑扬顿挫的话来。

两片薄嘴唇，特别富于表情，似乎随时准备张开，说出抑扬顿挫的话来。

那圆圆的小脸蛋上嵌着一双水灵灵的大眼睛，嘴唇薄薄的，一笑小嘴一咧，眼睛一眯，还生出对小酒窝，着实可爱。要是谁惹他生气了，他就会瞪大眼睛，小嘴一翘，能挂起一个大油瓶。不过，他很少生气。

她嘴唇紧闭

第４期２０嘴年４月

电子学报

ＡｃｒＡ同压℃Ⅱｔ０ＭＣＡ咖ＣＡｖ０１．３６Ｎｏ．４

Ａｐｄ２００８

支持向量鉴别分析及在人脸表情识别中的应用

应自炉１，２，唐京海１，李景文１，张有为１，２

（１．北京航空航天大学电子信息工程学院，北京ｌ（ＤＯＫ３；２．五邑大学信息学院，广东江－ｔ－］５２９０２０）

摘要：模式识别一般首先要对数据进行降维，ＰＣＡ和ＬＤＡ及其对应的核化算法是其中应用广泛的方法，但这些算法的应用前提是假设样本数据为高斯分布，在少样本训练时它们的推广性能有很大局限．本文提出了一种基于支持向量机的鉴别分析算法，该算法首先寻找有限样本情况下最优分类面，以其法线方向为投影轴对数据进行投影降维，在多类情况下提供了极其丰富的方案选择投影轴．该算法体现了支持向量机的内在优良推广性能，克服了ＰＣＡ和ＬＤＡ等算法的局限性．本文将所提算法应用于人脸表情特征提取，并与ＰＣＡ、ＬＤＡ、ＫＰＣＡ、ＧＤＡ等算法进行ｒ比较，结果表明该算法的有效性．

关键词：模式识别；主元分析；Ｆｉｓｈｅｒ鉴别分析；支持向量机；表情识别

中图分类号：ＴＰ３９１．４文献标识码：Ａ文章编号：０３７２－２１１２（２０鸺）０４－０７２５－０６

ＳｕｐｐｏｒｔＶｅｃｔｏｒＤｉｓｃｒｉｍｉｎａｎｔＡｎａｌｙｓ

人脸识别实验

一、实验要求

1.选择任一人脸数据库

2. 查找人脸识别文献，写简单综述 3. 选择方法，完成实验

二、实验原理

1、人脸识别简介

人脸识别技术是基于人的脸部特征，对输入的人脸图象或者视频流 . 首先判断其是否存在人脸 , 如果存在人脸，则进一步的给出每个脸的位置、大小和各个主要面部器官的位置信息。并依据这些信息，进一步提取每个人脸中所蕴涵的身份特征，并将其与已知的人脸进行对比，从而识别每个人脸的身份。

广义的人脸识别实际包括构建人脸识别系统的一系列相关技术，包括人脸图像采集、人脸定位、人脸识别预处理、身份确认以及身份查找等；而狭义的人脸识别特指通过人脸进行身份确认或者身份查找的技术或系统。 2、．PCA

主成分分析 （ Principal Component Analysis ， PCA ）或者主元分析。是一种掌握事物主要矛盾的统计分析方法，它可以从多元事物中解析出主要影响因素，揭示事物的本质，简化复杂的问题。计算主成分的目的是将高维数据投影到较低维空间。给定 n 个变量的 m 个观察值，形成一个 n′m 的数据矩阵，n 通常比较大。对于一个由多个变量描述的复杂事物，人们难以认识，那么是否可以抓住事物主要方面

心理学基础(行为)---面部表情

心理学 之

面部心理学

心理学基础(行为)---面部表情

面部表情面部表情(facial expression)是指通过眼部肌肉、颜面肌肉和口部肌肉的 变化来表现各种情绪状态。面部表情是

一种十分重要的非语言交往手段。

心理学基础(行为)---面部表情

面部肌肉示意图

心理学基础(行为)---面部表情

面部表情的特点

心理学基础(行为)---面部表情

1.外露性强 一般地说，人们的思想、情感通过面部表情来 表现，都是很直截了当的，别人一眼就能看清。

2.配合语气 表情的变化，往往与语气的变化相一致，这样， 才能产生有声有色的生动形象。 3.复杂丰富 面部表情虽然有外露性强的特点，但类似的表 情可能会传递出不同的情绪，有时会出现复杂 难辨的面部表情，弄不准还会产生误会。

心理学基础(行为)---面部表情

心理学基础(行为)---面部表情

心理学基础(行为)---面部表情

心理学基础(行为)---面部表情

心理学基础(行为)---面部表情

心理学基础(行为)---面部表情

心理学基础(行为)---面部表情

心理学基础(行为)---面部表情

屏住呼吸表示紧张，心烦意乱，或者有事情瞒着别人。

心理学基础(行为)---面部表情

回答问题时手摸脖子如果脖子没病，就是

人脸识别源代码

※人脸检测(文章+程序)---技术文档及代码非常全『 MB) 』

※完整的Matlab下人脸检测及识别系统源代码『 (393.19 KB) 』

注：这个人脸检测和识别系统开发于Matlab 7.0.1下，非常值得学习。

※Matlab实现的基于颜色分隔的人脸人眼检测与定位及识别算法源代码 『

Face-Eye-Detection.part1.rar (1.91 MB)

Face-Recognition-Detection.rar 人脸检测（文章+程序）.rar (1.27

Face-Eye-Detection.part2.rar (152.54 KB) 』

注：这是一个matlab程序，用来检测并定位人脸及人眼。采用的算法是肤色的颜色分隔。附件中的文件包括 eyematch.m, eyematch2.m, face.m, findeye.m,skin.m, k001.JPG等等 。

※完整的包括及动作识别的C++人脸检测源代码『 』

本文的目的是提供一个我开发的SSE优化的，C++库，用于人脸检测，你可以马上把它用于你的视频监控系统中。涉及的技术有：小波分析，尺度缩减模型（PCA,LDA,ICA），人工神经网络

人脸

人脸别识术介绍技201年66月

人脸

目录第部一分

人脸别识原理人 识脸别的应用景场人脸识别算法二第分部第三部分

1--

人脸

物生别技术

生识物特征生理特征 hwaty o huav?e-像 人DN-A-虹膜 - 纹指行为征 w特ha tou yo?-笔d 迹-态 步身体-味 气-键节按奏 “后习天惯”“与生俱”来

2--

人脸

人脸别识技术生物识技术就是别通过算机与计学光声学、、物生传 感和生物器统学计理原高等技手段科密结合，利切用 体人有的生固特性理(如，纹指声、、人像、纹虹等膜)和为行征(特如迹、声笔、步音态等来进)行人身份个的定。 鉴其中人脸识是指人别面的五官部及以廓的轮布。分这些布分特征因人异，与生俱来。相对于其他而物生识别术技，人识脸别具有侵扰性，无需干扰非们人的正常行为就能较好 地达识到效果。别由于用采脸识别技人术的设 可备随意以安放，备的设安隐蔽性非常放，能远好距 非离触接速锁定目标快识别对，象此因脸人识技术 别被国外泛广应用到公安众防统中系应用，模规大。庞-3-

人脸

生物别技术比较识误率 认脸人识 别指识纹别掌纹 别 识 很低 低低认拒 <0率2 .% 55

%用易 性非好常好 用困使难

理处速度人 <1秒 5秒 /-15秒

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摘 要

人脸检测主要是基于计算机识别的一项数字化技术，用以准确获取人的脸部大小和位置信息，在进行人脸检测时，突出主要的脸部特征，淡化次要的环境、衣着等因素。对于某些情况下，人脸检测也可以计算出人脸，如眼睛，鼻子和嘴等精确的微妙特征。由于在安全检测系统，医学，档案管理，视频会议和人机交互等领域人脸检测系统都有光明的应用前景，因此人脸检测逐渐成为了两个跨学科领域研究的热门话题:人工智能和当前模式识别。本文基于OpenCV视觉库具体的设计并开发了对数字图像中的人脸检测的程序，所采用的人脸检测的原理主要是分类器训练模式(Adaboost算法)提取Haar特征的方法。它在整个软件极其重要的作用，图像中人脸的准确定位和识别都受图像处理好坏的直接影响。本次所设计的软件在图像处理部分所采用的方法是基于Adaboost算法进行Haar特征的提取，在此之上加以通过积分图方法来获取完整的级联分类器结构，进行人脸检测时，OpenCV级联分类器通过Adaboost人脸检测算法进行训练，此后采用不同情况下的实验样本完成精确定位以及检测试验。经过代码的设计和调试，在最后的测试中针对数字图像进行的人脸检测和定位达到了较好的效果，提高了定位和识别的正确率。

关键词：人脸检测