人脸表情识别研究
人脸识别中的表情识别技术
人脸识别中的表情识别技术人脸识别技术在近年来得到了广泛的应用和研究，而其中的表情识别技术更是其中一个重要的研究方向。
随着人工智能领域的不断发展，人脸识别中的表情识别技术在各个领域中都有着重要的作用。
本文将介绍人脸识别中的表情识别技术的原理、应用以及目前的发展。
一、表情识别技术的原理表情识别技术是指通过对人脸的表情进行分析和识别，从而获取人的情绪状态和表情信息的一种技术。
这项技术的实现基于计算机视觉和模式识别的理论，通过对人脸图像进行特征提取和模式匹配，来判断人的表情状态。
1. 特征提取在表情识别技术中，常用的特征提取方法主要有几何特征、纹理特征和动态特征等。
几何特征是通过测量人脸的重要几何参数，如眼睛、嘴巴的位置和形状等，来表示人脸表情的变化。
纹理特征则是通过对人脸表面纹理进行分析，提取纹理特征来表示表情的差异。
动态特征是通过对人脸图像序列进行分析，提取人脸在时间上的演化特征，如人脸的运动轨迹、关键帧等。
2. 模式匹配模式匹配是指将提取到的特征与事先训练好的模型进行比对，从而达到识别表情的目的。
常用的模式匹配方法有主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、支持向量机（SVM）等。
通过建立模型和训练样本的匹配关系，可以实现对人脸表情的识别。
二、表情识别技术的应用表情识别技术在人脸识别领域中有着广泛的应用，下面将介绍一些主要的应用场景。
1. 情感分析表情识别技术可以帮助我们判断人的情感状态，对于情感分析具有重要的意义。
比如在社交媒体中，通过分析用户在照片或视频中的表情，可以了解用户对某个事件或产品的态度和情感，从而为商家或企业提供有效的市场调研数据。
2. 人机交互表情识别技术可以应用于人机交互领域，通过对用户面部表情的识别，可以实现更加智能和自然的人机交互方式。
比如在游戏中，人脸表情的识别可以作为控制命令的输入方式，实现更加沉浸式的游戏体验。
3. 安防监控表情识别技术可以应用于安防监控领域，通过对行人或人群中的表情状态进行分析，可以判断是否存在可疑人员或异常行为。
基于深度学习的人脸表情识别系统设计与实现
基于深度学习的人脸表情识别系统设计与实现人类表情是人类非常重要的一种社交交流方式，人们常通过对方面部表情的变化来推测对方情绪和内心状态，进而做出反应。
因此，开发一种人脸表情识别系统，无疑可以让机器更好地融入到人类社交交流中，提高机器的智能化水平。
近年来，随着深度学习技术的不断发展，人脸表情识别技术也得到了较大的进展。
本文将就基于深度学习的人脸表情识别系统设计与实现进行探讨。
一、什么是人脸表情识别？人脸表情识别是指利用计算机技术对人脸进行图像识别，进而判断此人当前的表情状态。
通常情况下，人脸表情状态包含七种基本表情：高兴、悲伤、惊恐、愤怒、厌恶、惊讶和安静（中性状态）。
人脸表情识别主要依靠图像处理和机器学习技术，通过建立人脸表情的数据集，采用机器学习算法对图像进行分类，从而输出人脸的表情状态等关键信息。
二、深度学习技术在人脸表情识别中的应用深度学习技术已成为图像、语音、生物信息等多个领域中非常强大的算法工具，其利用大量的样本数据通过多层神经网络的训练得到高精度的模型，使得许多传统算法所无法解决的问题变得可行。
在人脸表情识别领域中，深度学习技术应用较为广泛，主要采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）等算法模型。
1. 卷积神经网络模型卷积神经网络是深度学习中一种特殊的神经网络，其最大的特点是能够提取出图像中的像素特征。
在人脸表情识别中，卷积神经网络通常分为两个部分：卷积层和全连接层。
卷积层主要用于提取图像中的特征信息，而全连接层则使用卷积层中提取出的特征，对其进行分类和预测等任务。
基于卷积神经网络的人脸表情识别模型主要着重于提取人脸中的特征信息，并将其映射到当前表情状态中。
2. 循环神经网络模型循环神经网络也是一种广泛应用于自然语言处理、语音识别等领域的神经网络算法。
在人脸表情识别中，循环神经网络主要用于处理时间序列数据，通过内部状态的传递来捕获人脸表情的变化。
基于深度学习的人脸表情识别与情感分析系统
基于深度学习的人脸表情识别与情感分析系统近年来，随着深度学习技术的快速发展，人脸表情识别与情感分析成为了计算机视觉领域的热门研究方向。
基于深度学习的人脸表情识别与情感分析系统具有广泛的应用前景，可以帮助我们了解人类情感、改善智能交互体验、辅助心理疾病的治疗等。
首先，人脸表情识别是该系统的一个重要组成部分。
通过分析人脸图像中的表情特征，可以准确识别出人脸所表达的情绪，并对其进行分类。
深度学习模型在该任务中展现出了卓越的性能，尤其是卷积神经网络（CNN）的应用。
通过训练大规模的人脸表情数据集，CNN可以自动学习到人脸表情的高层次特征，从而实现准确并且快速的识别。
另外，采用注意力机制的深度学习模型可以更好地聚焦于人脸表情中的关键部分，提高表情识别的性能。
其次，在人脸表情识别的基础上，情感分析可以进一步深入人脸背后隐藏的情感信息。
情感分析不仅能够识别简单的表情，还可以分析复杂的情感状态，如喜怒哀乐等。
基于深度学习的情感分析系统可以通过对人脸图像进行特征提取和情感分类，实现对人脸情感的准确分析。
这对于市场调研、用户情绪监测以及智能辅助系统等方面具有重要意义。
此外，基于深度学习的人脸表情识别与情感分析系统还可以结合其他感知模态进行多模态情感分析。
通过结合语音、文字等多种感知信息，可以更全面、准确地推断出人的情感状态。
例如，在视频中识别人脸表情的同时，可以利用语音情感分析来对话者的情感进行分析，从而提供更具丰富度的情感分析结果。
然而，基于深度学习的人脸表情识别与情感分析系统仍然面临一些挑战和问题。
首先，人脸表情与情感本身具有一定的主观性和个体差异性，因此数据的标注和训练对模型的性能影响较大。
如何构建更准确、多样化的人脸表情和情感数据集是当前需要解决的问题之一。
其次，如何在小样本数据集上实现良好的泛化性能也是一个具有挑战性的问题。
随着深度学习模型的不断发展，适用于小样本学习的技术也在不断涌现，这为解决这一问题提供了一定的思路。
《基于深度学习的人脸情绪识别的研究》范文
《基于深度学习的人脸情绪识别的研究》篇一基于深度学习的人脸情绪识别研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，人脸情绪识别技术逐渐成为人工智能领域的重要研究方向之一。
人脸情绪识别是指通过计算机视觉技术，对人的面部表情进行分析，识别出其情绪状态，包括喜悦、愤怒、惊讶、厌恶、悲伤等基本情绪。
这一技术的广泛应用涉及人机交互、心理健康诊断、安防监控等领域。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸情绪识别技术得到了广泛关注和研究。
本文旨在探讨基于深度学习的人脸情绪识别的研究现状、方法及未来发展方向。
二、研究现状目前，人脸情绪识别技术主要基于传统的计算机视觉技术和机器学习算法。
然而，由于人脸表情的复杂性和多样性，传统的算法往往难以准确识别。
近年来，随着深度学习技术的发展，基于深度学习的人脸情绪识别技术逐渐成为研究热点。
深度学习技术可以通过学习大量数据中的特征和模式，自动提取人脸表情的特征，从而提高识别准确率。
目前，基于深度学习的人脸情绪识别技术主要采用卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习模型。
其中，CNN模型可以自动提取人脸图像中的特征，而RNN模型则可以处理时序数据，对动态表情进行建模。
此外，还有一些研究采用深度学习技术对人脸表情进行三维建模，以更准确地识别表情。
三、方法与技术基于深度学习的人脸情绪识别技术主要包括以下几个步骤：1. 数据准备：收集大量包含人脸表情的图像或视频数据，并进行标注和预处理。
2. 特征提取：采用深度学习模型自动提取人脸表情的特征。
常用的模型包括CNN、RNN等。
3. 模型训练：使用大量的训练数据对模型进行训练，使模型能够学习到人脸表情的特征和模式。
4. 情绪识别：将测试数据输入到训练好的模型中，通过比较测试数据与训练数据中的特征和模式，识别出测试数据的情绪状态。
四、挑战与解决方案虽然基于深度学习的人脸情绪识别技术已经取得了一定的成果，但仍面临一些挑战和问题。
基于面部表情识别的情感分析方法探究
基于面部表情识别的情感分析方法探究情感是人类交流和表达的重要组成部分。
在社交互动中，人们通过面部表情来传递情感信息。
随着人工智能的发展，基于面部表情识别的情感分析方法逐渐受到关注。
本文将探讨这一方法的原理、应用以及存在的挑战。
一、面部表情识别的原理面部表情识别是通过计算机视觉技术来分析和解读人脸上的表情信息。
这一技术主要基于人脸图像的特征提取和分类算法。
首先，通过摄像头或图像采集设备获取人脸图像，然后利用图像处理算法提取面部特征，如眼睛、嘴巴的位置、形状等。
接下来，利用机器学习算法对提取的特征进行分类和识别，判断出人脸表情所对应的情感类别。
二、基于面部表情识别的情感分析应用1. 情感识别：基于面部表情识别的情感分析可以帮助人们更准确地理解他人的情感状态。
例如，在社交媒体平台上，通过分析用户的面部表情，可以了解用户对某一内容的喜好或厌恶程度，从而为用户提供更加个性化的推荐服务。
2. 情感监测：面部表情识别的情感分析方法也可以应用于情感监测领域。
例如，在医疗领域，通过分析患者的面部表情，可以及时发现患者的疼痛或不适感，从而更好地进行病情评估和治疗。
3. 情感驱动的交互：基于面部表情识别的情感分析还可以应用于人机交互领域。
通过分析用户的面部表情，可以实现情感驱动的交互体验。
例如，智能音箱可以通过识别用户的面部表情来判断用户的情感状态，从而调整音箱的音量、音调等参数，提供更加个性化的服务。
三、基于面部表情识别的情感分析方法面临的挑战1. 多样性的表情：人类的情感表达非常丰富多样，不同文化和个体之间的表情差异也很大。
因此，如何建立一个准确的情感分类模型是一个挑战。
2. 光线和角度的影响：面部表情识别的准确性受到光线和角度的影响。
当光线较暗或者拍摄角度不合适时，面部表情的识别结果可能会出现偏差。
3. 隐私问题：面部表情识别涉及到个人隐私的问题。
在应用该技术时，需要确保用户的隐私得到充分保护，并遵守相关的法律法规。
《2024年基于PCA的人脸识别研究》范文
《基于PCA的人脸识别研究》篇一一、引言人脸识别技术已成为现代社会中不可或缺的一部分，广泛应用于安全监控、身份验证、人机交互等领域。
然而，由于人脸特征的复杂性和多样性，传统的识别方法往往难以达到理想的准确率。
为此，本文提出了一种基于主成分分析（PCA）的人脸识别方法，旨在提高人脸识别的准确性和效率。
二、文献综述PCA是一种常用的数据降维技术，可以有效地提取数据中的主要特征。
在人脸识别领域，PCA已被广泛应用于特征提取和降维。
近年来，许多学者对基于PCA的人脸识别方法进行了深入研究，取得了显著的成果。
然而，仍存在一些挑战，如光照变化、表情差异、遮挡等影响因素的干扰。
因此，本文旨在进一步优化基于PCA的人脸识别方法，提高其鲁棒性和准确性。
三、研究方法1. 数据集本文采用ORL人脸数据库和LFW（Labeled Faces in the Wild）数据集进行实验。
ORL数据库包含40个不同人的面部图像，每个人有10张不同表情、光照和姿态的图像。
LFW数据集则包含大量来自现实生活中的面部图像。
2. PCA算法PCA通过分析数据集的协方差矩阵，提取出主要成分作为新的特征向量。
在本研究中，我们首先对原始图像进行预处理，包括灰度化、归一化等操作。
然后，利用PCA算法提取出人脸图像的主要特征，降低数据的维度。
3. 分类器本文采用支持向量机（SVM）作为分类器，对提取出的特征进行分类。
SVM具有良好的泛化能力和较高的分类准确率，适用于人脸识别任务。
四、实验结果与分析1. 实验过程我们首先对ORL和LFW数据集进行预处理，然后利用PCA 算法提取出主要特征。
接着，使用SVM分类器对提取出的特征进行分类，并计算识别准确率。
2. 结果分析实验结果表明，基于PCA的人脸识别方法在ORL和LFW数据集上均取得了较高的识别准确率。
与传统的识别方法相比，该方法能够更好地提取出人脸的主要特征，降低数据的维度，提高识别的效率和准确性。
《2024年基于深度学习的人脸情绪识别的研究》范文
《基于深度学习的人脸情绪识别的研究》篇一基于深度学习的人脸情绪识别研究一、引言人脸情绪识别作为人工智能领域的重要组成部分，已经逐渐引起了人们的广泛关注。
这种技术不仅可以应用于智能机器人的交互系统，还可以在医疗、教育、娱乐等多个领域发挥重要作用。
近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的人脸情绪识别技术也取得了显著的进步。
本文旨在探讨基于深度学习的人脸情绪识别的研究现状、方法及未来发展趋势。
二、深度学习与情绪识别的基本原理深度学习是一种机器学习方法，它通过模拟人脑神经网络的运作方式，对数据进行逐层抽象，以实现复杂模式的识别与预测。
人脸情绪识别则是一种基于计算机视觉和模式识别的技术，通过对人脸的微妙表情变化进行捕捉与分析，进而判断出人的情绪状态。
将深度学习应用于人脸情绪识别，可以有效提高识别的准确率和稳定性。
三、基于深度学习的人脸情绪识别方法目前，基于深度学习的人脸情绪识别主要采用以下几种方法：1. 卷积神经网络（CNN）法：通过构建卷积神经网络模型，对人脸图像进行特征提取和分类。
该方法可以有效地捕捉人脸的细微表情变化，提高情绪识别的准确率。
2. 深度迁移学习法：利用预训练的深度神经网络模型（如VGG、ResNet等），对人脸图像进行特征提取和迁移学习。
该方法可以充分利用已有的知识储备，提高模型的泛化能力。
3. 多模态融合法：结合人脸表情、语音、文字等多种信息源进行情绪识别。
该方法可以综合考虑多种信息，提高情绪识别的准确性。
四、研究现状与挑战目前，基于深度学习的人脸情绪识别已经在多个数据集上取得了显著的成果。
然而，仍存在一些挑战和问题：1. 数据集的多样性和平衡性：目前公开可用的情绪识别数据集相对较少，且存在数据分布不均衡的问题。
这可能导致模型在特定情境下的泛化能力不足。
2. 表情的微妙性：人脸表情的微妙变化往往难以被捕捉和识别，尤其是在非自然光环境下。
这需要更先进的算法和技术来提高识别的准确性。
《基于深度学习的人脸情绪识别的研究》范文
《基于深度学习的人脸情绪识别的研究》篇一基于深度学习的人脸情绪识别研究一、引言随着人工智能技术的不断发展，人脸情绪识别技术逐渐成为人工智能领域的重要研究方向之一。
人脸情绪识别技术能够通过分析人脸的面部表情、眼神、姿态等特征，对人的情绪进行判断和识别。
而深度学习技术的快速发展，为人脸情绪识别提供了新的可能性。
本文旨在研究基于深度学习的人脸情绪识别技术，探讨其技术原理、实现方法和应用前景。
二、深度学习与情绪识别的基本原理深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，其通过模拟人脑神经网络的运作方式，实现对复杂数据的自动学习和处理。
在人脸情绪识别中，深度学习可以通过训练大量的人脸数据集，提取出有效的特征信息，如表情特征、姿态特征等，然后利用这些特征信息进行情绪识别。
而情绪识别的基本原理主要是基于人类和机器的交互性以及认知心理学的理论。
通过对人脸表情的细致观察和情感的分析，我们可以获取到面部表情所传递出的情感信息。
通过将这种情感信息与机器学习算法相结合，机器就可以实现人脸情绪的自动识别。
三、基于深度学习的人脸情绪识别实现方法基于深度学习的人脸情绪识别技术主要包括以下步骤：数据采集、预处理、特征提取、模型训练和测试等。
首先，需要收集大量的人脸数据集，包括不同情绪下的人脸图像、视频等。
然后，对这些数据进行预处理，包括去噪、归一化等操作，使得数据更适用于后续的特征提取和模型训练。
接着，利用深度学习算法提取出人脸数据中的有效特征信息，如表情特征、姿态特征等。
最后，利用这些特征信息训练出分类模型，通过不断优化模型参数和调整模型结构，使得模型的识别准确率达到最优状态。
在模型训练完成后，需要对模型进行测试和评估，以确保模型的准确性和可靠性。
四、研究方法与实验结果本文采用深度学习算法对人脸情绪识别进行了研究。
首先，我们收集了大量的人脸数据集，包括不同情绪下的人脸图像和视频等。
然后，我们利用深度学习算法对数据进行预处理和特征提取。
人脸表情识别及情绪分析技术研究
人脸表情识别及情绪分析技术研究随着科技的不断发展，人脸表情识别及情绪分析技术也逐渐成为了研究的热点。
这项技术能够对人脸进行分析和识别，从而准确地判断出人的情感状态、情绪变化等。
在日常生活中，这种技术被广泛运用在人机交互、智能家居、心理健康等领域，成为了人们生活中不可或缺的一部分。
技术原理人脸表情识别及情绪分析技术是基于人脸识别技术和图像识别技术的基础上发展而来的。
它通过对人脸特征的提取和分析，来判断出人的表情和情感状态。
在技术的实现中，需要对人脸进行图像采集和处理，然后利用人工智能算法和计算机视觉技术进行分析和识别。
识别的过程是通过模式匹配和人工智能算法进行的，可以对人的面部表情进行准确的识别和分析。
应用领域人脸表情识别及情绪分析技术在日常生活中有着广泛的应用，主要包括以下几个方面：1.智能家居智能家居系统可以根据居住者的情感状态来改变环境气氛和色彩，比如可以自动调节灯光、音乐、气氛等，让人们在家中的感觉更加舒适和惬意。
2.心理健康人脸表情识别及情绪分析技术可以帮助医生和心理医师更准确地判断患者的情感状态和心理异常，从而更好地进行治疗和干预。
3.交通安全人脸表情识别及情绪分析技术可以帮助交通管理部门更好地识别和管理交通违规者，从而提高交通安全水平。
4.营销推广人脸表情识别及情绪分析技术可以帮助企业更好地了解用户对产品和服务的情感和反应，从而更好地制定营销策略和推广策略。
发展前景人脸表情识别及情绪分析技术是一项新兴的技术，其未来的发展前景十分广泛。
首先，在智能家居、智能城市等领域的应用前景非常广阔，越来越多的人开始重视智能家居、智能城市的建设和发展，人脸表情识别及情绪分析技术的普及和应用也会越来越广泛。
其次，在医疗、心理健康等领域的应用也将越来越重要，人们的心理健康问题越来越受到关注，这种技术可以帮助医生更好地了解患者的心理状况，更好地进行治疗。
最后，在人工智能和智能机器人等领域的应用也将越来越广泛，越来越多的机器人开始拥有类似于人类的表情和情感，这种技术可以帮助机器人更好地了解人类，更好地服务人类。
人脸微表情识别综述
2、改进数据预处理方法：由于实际应用场景中的人脸图像常常存在光照、 角度、遮挡等因素的干扰，如何有效去除这些干扰因素，提高数据的质量和可用 性，是微表情识别需要解决的一个重要问题。未来研究可以尝试探索更加有效的 方法，如数据增强、去噪、对齐等技术，以提高数据的处理效果。
3、增强算法的鲁棒性：现有的微表情识别算法往往对光照、角度、遮挡等 干扰因素较为敏感，如何提高算法的鲁棒性是一个亟待解决的问题。未来的研究 可以尝试引入更具鲁棒性的算法和模型，如迁移学习、增量学习等，以提高算法 的鲁棒性和适应性。
一、人脸微表情识别的重要性和 应用
人脸微表情识别在心理学、行为分析、安全监控、人机交互等领域具有广泛 的应用价值。例如，在安全监控领域，通过检测人脸微表情变化，可以提早发现 犯罪嫌疑人的心理状态，为警务工作提供帮助；在人机交互领域，人脸微表情可 以作为自然语言处理和语音识别的补充，提高交互的效率和准确性。
人脸微表情识别综述
目录
01 一、人脸微表情识别 的重要性和应用
02
二、人脸微表情识别 的发展现状
03
三、人脸微表情识别 的挑战与问题
04 四、未来展望及需要 进一步研究的问题
05 参考内容
人脸微表情识别是指通过计算机视觉和机器学习等技术，分析人脸表情变化， 进而理解人类的情感和心理状态。近年来，随着和心理学等领域的发展，人脸微 表情识别技术得到了广泛。然而，尽管取得了一些进展，该领域仍面临着许多挑 战和问题。本次演示将对面部微表情识别的发展现状、存在的问题以及未来研究 方向进行综述。
1、基于几何特征的方法
该方法通过提取人脸的几何特征，如眼睛、嘴巴等部位的形状、大小等信息， 来推断人脸的表情。该方法的主要缺点是对于不同的表情，需要提取的几何特征 也不同，因此需要针对每种表情进行训练。
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摘要人脸表情识别技术是人工智能领域新兴的一个研究方向，它在智能化的人际交互中具有广阔的应用前景。
同时，该技术还被广泛应用在交通、医疗和公共安全等方面。
近年来，人脸表情识别技术受到了更多学者的关注，成为了人工智能领域的又一研究热点。
因此，对人脸表情识别技术的研究具有重要的理论意义和实际的应用价值。
人脸表情识别技术主要包括图像预处理、特征提取和分类识别。
在人脸表情图像预处理中，针对人眼定位的问题，给出了一种基于Sobel边缘提取的人眼定位新方法。
主要包括眼部粗定位、眉眼分离和精确定位三个步骤。
眼部粗定位是在对图像进行中值滤波和归一化预处理后，根据先验知识来完成。
眉眼分离是利用灰度积分投影曲线来确定眉眼分离线，然后进行分离。
眼睛的精确定位是通过对眼睛区域应用Sobel算子提取边缘后，根据二值图像的边界来确定精确的位置。
该方法与Hough变换圆检测法和传统模板匹配法相比较，在计算时间上具有明显优势，适合应用于实时人脸表情识别系统中。
针对特征提取，给出一种应用Gabor小波变换和非负矩阵分解相结合的特征提取方法。
结合Gabor小波变换的特性，设计了相应的Gabor滤波器组，利用它对面部信息区域进行滤波处理，获取不同的子图信息。
接着，对各个滤波器滤波产生的子图分别进行非负矩阵分解，实现数据的降维及特征的选择。
针对分类识别，设计了基于最近邻思想和概率统计原理的两级分类模式。
从各个滤波器获得的子图信息为输入信息，将其输入作为第一级分类器的最近邻分类器，对第一级分类器的输出结果进行概率统计，以实现第二层分类，第二层分类器的输出结果作为最终的识别结果。
两级分类模式使每幅图像实现了多次判别，降低了错误分类的可能性，提高了算法的鲁棒性。
在MATLAB编程环境下，采用日本女性人脸表情数据库（JAFFE）进行了实验测试。
实验结果表明了本文所给方法的有效性。
除此以外，还将所给出的方法应用于小样本下的人脸识别中，并在Yale人脸库中进行了实验，结果显示该方法也适用于小样本的人脸识别技术中。
关键词：表情识别；人脸识别；非负矩阵分解；Gabor小波变换AbstractFacial expression recognition is a new research direction, and it has broad application prospects in the intelligent human-computer interaction. At the same time, facial expression recognition is widely applied in the fields of the traffic, medical treatment and public safety. In recent years, facial expression recognition has been paid close attention by more and more scholars. And this technology has become a hot research in the area of artificial intelligence. Therefore, research on facial expression recognition technology has important theoretical significance and practical application value.Facial expression recognition technology includes image preprocessing, feature extraction and classification. In image preprocessing, a new eye location method based on Sobel edge extraction was proposed. The new method includes three steps for coarse positioning of eyes, segmentation of eyebrows and eyes, and precise position of eyes. After median filtering and normalization for image, the coarse area of eye was located according to the priori knowledge. The segmentation of eyebrows and eyes was implemented according to the segmentation line of eyebrows and eyes, and the line was determined by the gray integral projection curve. Then, the precise location of the eyes was realized according to the boundary of binary image obtained by extracting eye edge with Sobel operator. Compared with the traditional template matching and circle examination of Hough transform, the method proposed has obvious advantages in computing time and is suitable for real-time system.In feature extraction, the feature extraction method based on the Gabor wavelet transform and Non-negative Matrix Factorization was proposed. Considering the characteristics of Gabor wavelet transform，corresponding Gabor filters were designed. The facial information area was filtered by Gabor filters, and different sub-picture information was obtained. Then, sub-pictures generated from each filter were decomposed by non-negative matrix factorization, implementing data dimensionality reduction and feature selection process.In classification, the two-layer classification model based on nearest neighborhood classifier and the probability statistics was designed. As input information, sub-picture information achieved from each filter was input the nearest neighborhood classifier, which was regard as the first layer classifier. The output results from the first layer classification were calculated probability to implement the second layer classifier. The output results of the second layer were the final results. Under the design of the two-layer classification model, each image was distinguished two times, reducing the possibility of misclassification and improving the robustness of the algorithm.Under the MATLAB programming environment, the JAFFE facial expressions database was applied in experiments. Experimental results showed this method is effective. In addition, the method had also been applied in face recognition with small samples. Related experimentswere done in the Yale face database, and the results showed the method proposed is also suitable for face recognition.Key words: facial expression recognition; face recognition; non-negative matrix factorization; Gabor wavelet transform目录摘要 (I)Abstract (II)1 绪论 (1)1.1 论文的研究背景与选题意义 (1)1.2 国内外研究现状 (2)1.3 论文的主要内容及结构安排 (4)2 人脸表情识别概述 (6)2.1 人脸表情识别的一般过程 (6)2.2 人脸表情特征提取常用方法 (6)2.3 人脸表情分类识别常用方法 (8)2.4 人脸数据库介绍 (11)2.4.1 JAFFE人脸表情库 (11)2.4.2 Yale人脸库 (11)2.5 本章小结 (12)3 人脸表情图像预处理 (13)3.1 图像预处理 (13)3.1.1 平滑去噪 (13)3.1.2 尺度归一化 (14)3.1.3 直方图均衡化 (14)3.2 人眼定位 (15)3.2.1 传统的人眼定位方法 (15)3.2.2 基于Sobel边缘提取的人眼定位 (17)3.3 本章小结 (23)4 基于Gabor小波变换和非负矩阵分解的特征提取 (24)4.1 基于Gabor小波变换的特征提取 (24)4.1.1 Gabor小波概述 (24)4.1.2 Gabor滤波器的设计与实现 (25)4.2 非负矩阵算法 (27)4.2.1 算法简介 (27)4.2.2 目标函数 (27)4.2.3 迭代规则 (28)4.2.4 收敛性证明 (28)4.3 基于非负矩阵分解的特征选择 (32)4.4 本章小结 (33)5 基于最近邻和两层模式的分类识别 (34)5.1 基本理论概述 (34)5.1.1 最近邻法简介 (34)5.1.2 概率统计原理 (34)5.2 两层分类器的设计与实现 (35)5.3 算法描述 (36)5.4 实验结果与分析 (36)5.4.1 人脸表情识别实验结果与分析 (36)5.4.2 人脸识别实验结果与分析 (38)5.5 本章小结 (40)6 总结与展望 (42)6.1 总结 (42)6.2 展望 (43)参考文献 (44)发表学术论文情况 (47)致谢 (48)1 绪论1.1 论文的研究背景与选题意义人脸面部表情活动时刻存在于人们的生活交流过程中，它是人类情绪表达的一种途径，是人类情感信息传递的一种方式，还是人类进行非语言交流的一种渠道，所以它具有举足轻重的作用。