基于图像处理笑脸表情识别研究

第三部分 | 研究方法
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系统测试 最后进行 笑脸表情识别测试 经过预处理、图像特征提取、 特征识别最终得出结果。
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主要结论
第五部分 | 主要结论
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
本文在充分调研和阅读大量相关文献的基础上，采用基于静态图 像的人类表情识别方法，在Matlab2015b环境下结合Opencv3实现SVM 分类器，进而采用Dlib提取特征点，最终实现预期目的。 笑脸表情识别研究均有较大的实用价值可以广泛应用于网络游戏 中的人机交互，智能医疗过程中通过对严重患者的表情进行判断，从 而达到了解病人的痛苦程度，进行相对应的治疗，以减轻患者的病痛 情况等。此外，该系统还可以应用到影视动画制作等方面。但是由于 本人时间和能力上的不足，系统做的不是很成功。测试的结果不是很 理想，仍然有问题需要去进一步研究和解决。
3
研究方法
第三部分 | 研究方法
1 首先使用MATLAB 对某一幅固定的彩色图像进行灰度化、二值化、光 照预处理，以保证静态图像符合识别要求；然后采用小波变换对图 像进行去噪处理，确保图像提取内容均为有效值。
灰度化 二值化
小波除噪
第三部分 | 研究方法
2 使用特征提取训练模块（SVM模块）进行核心特征点提取从而进行人脸识别。选 取眼睛核心特征点、鼻子核心特征点、嘴唇核心特征点，通过检测并标定上述核 心特征点，对一般三维人脸模型进行调整，进而生成与真实照片相对应的个性化 人脸三维模型。然后在Matlab 环境下进行编程，成了人脸特征提取算法的设计。 点击此处添加标题 点击此处添加标题
感谢各位老师评判指导
指导老师：柴桦老师 报告人：黄诚
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第三部分 | 研究方法
3 基于Dlib库的人脸特征识别算法。选择Candide-3通用人脸三维模型， 然后利用采集到的核心特征点信息进行三维人脸建模，完成后进行 局部处理直到与得到的核心特征点信息匹配。此刻就是特征识别完 成。
开始
否 继续处理，直到 处 理完 成 完成？ 是 选择 Candide-3通用人脸三 维模型
对非核心特 征点进 行程序 化调整
根据 上文得 出的核 心特征 点对通 用 人脸三维模 型进行 全局调 整
否 完成？ 是 结束 三维 人脸模 型在经 过全局 调整的 基 础上进行局 部调整
继续 处理，直到 处 理完 成
2018
基于图像处理的笑脸表情识别研究
指导老师：柴桦老师 报告人：黄诚
第一部分 | 选题背景和意义
CONTENT
目录
第二部分 | 整体框架 第三部分 | 实现技术 第四部分 | 主要结论
1
选题背景和意义
第一部分 | 选题背景和意义
多通道人机交互
心理学研究
虚拟现实技术 机器人技术
2
整体框架
第一部分 | 选题背景和意义