《“中国制造2025”出版工程–人脸表情识别算法及应用》PDF电子书免费下载

作者:  田彦涛,刘帅师,万川 著

出版社: 化学工业出版社

出版年: 2020年07月

ISBN: 9787122349545

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内容简介

目录

第1 章 绪论 / 1

1.1 人脸表情识别系统概述 / 1

1.2 基于动态图像序列的人脸表情识别的研究情况 / 2

1.3 微表情识别的研究情况 / 4

1.3.1 微表情识别的应用研究 / 4

1.3.2 微表情表达的研究 / 4

1.3.3 微表情识别的算法研究 / 4

1.3.4 微表情数据库的研究 / 5

1.4 鲁棒性人脸表情识别的研究情况 / 6

1.4.1 面部有遮挡的表情识别研究现状 / 7

1.4.2 非均匀光照下的表情识别研究现状 / 7

1.4.3 与视角无关的表情识别研究现状 / 8

1.5 人脸表情识别相关资料汇总 / 8

参考文献 / 8

第2 章 人脸检测与定位 / 9

2.1 概述 / 9

2.2 基于肤色分割和模板匹配算法的快速人脸检测 / 10

2.2.1 基于彩色信息的图像分割 / 10

2.2.2 自适应模板匹配 / 12

2.2.3 仿真实验及结果分析 / 14

2.3 改进Adaboost 算法的人脸检测 / 15

2.3.1 由扩展的Haar-like 特征生成弱分类器 / 16

2.3.2 Adaboost 算法生成强分类器 / 16

2.3.3 级联分类器的生成 / 18

2.3.4 学习机 / 20

2.3.5 仿真实验及结果分析 / 22

参考文献 / 25

第3 章 基于Candide3 模型的人脸表情跟踪及动态特征提取 / 26

3.1 概述 / 26

3.2 基于Candide3 人脸模型的跟踪算法研究 / 26

3.2.1 Candide3 人脸模型的研究 / 26

3.2.2 基于Candide3 模型的跟踪算法研究 / 28

3.3 跟踪算法改进 / 33

3.3.1 光照处理 / 33

3.3.2 基于在线表观模型的跟踪算法 / 34

3.3.3 模型的自动初始化研究 / 34

3.3.4 改进算法后跟踪实验 / 36

3.4 动态特征提取 / 37

3.4.1 特征点的跟踪 / 37

3.4.2 动态特征提取 / 38

3.4.3 基于k 均值的聚类分析 / 39

参考文献 / 42

第4 章 表情分类的实现 / 44

4.1 概述 / 44

4.2 K 近邻分类器 / 44

4.2.1 K 近邻规则 / 44

4.2.2 K 近邻分类的距离度量 / 44

4.2.3 基于K 近邻分类器的分类实验 / 45

4.3 流形学习 / 46

4.3.1 主成分分析(PCA) / 47

4.3.2 拉普拉斯映射(LE) / 47

4.3.3 基于流形学习的降维分类实验 / 48

4.4 支持向量机 / 51

4.4.1 支持向量机的基本思想 / 51

4.4.2 非线性支持向量机 / 52

4.4.3 基于支持向量机的分类实验 / 52

4.5 基于Adaboost 的分类研究 / 53

4.5.1 Adaboost 算法 / 53

4.5.2 基于Adaboost 的分类实验 / 54

参考文献 / 55

第5 章 人脸动态序列图像表情特征提取 / 56

5.1 概述 / 56

5.2 基于主动外观模型的运动特征提取 / 56

5.2.1 主动形状模型 / 56

5.2.2 几何特征提取 / 57

5.3 基于Candide3 三维人脸模型的动态特征提取 / 59

5.3.1 Candide3 三维人脸模型 / 59

5.3.2 提取表情运动参数特征 / 59

5.4 动态时间规整(DTW) / 61

5.5 特征选择 / 64

5.5.1 基于Fisher 准则的特征选择 / 64

5.5.2 基于分布估计算法的特征选择 / 65

5.6 仿真实验及结果分析 / 67

5.6.1 基于主动外观模型的运动特征提取 / 67

5.6.2 基于Candide3 模型的动态特征提取 / 69

参考文献 / 72

第6 章 基于子空间分析和改进近邻分类的表情识别 / 74

6.1 概述 / 74

6.2 特征降维 / 74

6.2.1 非线性流形学习方法 / 74

6.2.2 线性子空间方法 / 76

6.3 改进近邻分类法 / 81

6.4 仿真实验及结果分析 / 84

参考文献 / 85

第7 章 微表情序列图像预处理 / 86

7.1 概述 / 86

7.2 灰度归一化 / 86

7.3 尺度归一化 / 88

7.4 序列长度归一化 / 89

7.4.1 时间插值法原理 / 90

7.4.2 时间插值法建模 / 91

7.4.3 时间插值法实现 / 93

参考文献 / 95

第8 章 基于多尺度LBP-TOP 的微表情特征提取 / 97

8.1 概述 / 97

8.2 多尺度分析 / 97

8.2.1 平滑滤波 / 97

8.2.2 高斯微分 / 99

8.3 局部二值模式 / 101

8.3.1 原始LBP / 101

8.3.2 改进LBP / 102

8.3.3 降维 / 103

8.3.4 静态特征统计 / 105

8.4 时空局部二值模式 / 106

8.4.1 LBP-TOP / 107

8.4.2 动态特征统计 / 109

8.5 多尺度LBP-TOP / 112

参考文献 / 114

第9 章 基于全局光流与LBP-TOP 特征结合的微表情特征提取 / 115

9.1 概述 / 115

9.2 相关理论 / 115

9.2.1 运动场及光流场 / 115

9.2.2 经典计算方法 / 116

9.3 问题描述 / 117

9.3.1 约束条件 / 117

9.3.2 模型构建 / 119

9.4 算法实现 / 120

9.4.1 目标优化 / 120

9.4.2 多分辨率策略 / 122

9.4.3 特征统计 / 124

9.5 光流与LBP-TOP 特征结合 / 128

参考文献 / 129

第10 章 人脸微表情分类器设计及实验分析 / 131

10.1 概述 / 131

10.2 支持向量机 / 131

10.2.1 分类原理 / 131

10.2.2 样本空间 / 132

10.2.3 模型参数优化 / 135

10.3 随机森林 / 136

10.3.1 集成学习 / 137

10.3.2 决策树 / 137

10.3.3 组合分类模型 / 139

10.4 评价准则 / 141

10.5 实验对比验证 / 143

10.5.1 识别LBP-TOP 特征 / 143

10.5.2 识别GDLBP-TOP 特征 / 146

10.5.3 识别OF 特征 / 147

10.5.4 识别LBP-TOP+OF 特征 / 149

参考文献 / 153

第11 章 基于Gabor 多方向特征融合与分块直方图的表情特征提取 / 155

11.1 概述 / 155

11.2 人脸表情图像的Gabor 特征表征 / 156

11.2.1 二维Gabor 滤波器 / 156

11.2.2 人脸表情图像的Gabor 特征表征 / 157

11.3 二维Gabor 小波多方向特征融合 / 159

11.3.1 融合规则1 / 159

11.3.2 融合规则2 / 160

11.4 分块直方图特征选择 / 161

11.5 基于Gabor 特征融合与分块直方图统计的特征提取 / 162

11.6 算法可行性分析 / 163

11.7 实验描述及结果分析 / 164

11.7.1 实验流程 / 164

11.7.2 表情图库中图像预处理 / 165

11.7.3 实验描述 / 166

11.7.4 实验结果分析 / 167

11.7.5 所选融合特征的尺度分析 / 169

参考文献 / 170

第12 章 基于对称双线性模型的光照鲁棒性人脸表情分析 / 172

12.1 概述 / 172

12.2 双线性模型 / 174

12.3 基于对称双线性变换的表情图像处理 / 175

12.4 光照变换 / 178

12.5 实验描述及结果分析 / 181

12.5.1 实验描述 / 181

12.5.2 实验对比 / 182

参考文献 / 185

第13 章 基于局部特征径向编码的局部遮挡表情特征提取 / 187

13.1 概述 / 187

13.2 表情图像预处理 / 188

13.3 局部特征提取与表征 / 190

13.4 Gabor 特征径向编码 / 190

13.5 算法可行性分析 / 193

13.6 实验描述及结果分析 / 193

13.6.1 局部子块数对识别结果的影响 / 195

13.6.2 径向网格尺寸对识别结果的影响 / 195

13.6.3 左/右人脸区域遮挡对识别结果的影响 / 196

13.6.4 不同局部特征编码方法的实验对比分析 / 196

13.6.5 遮挡对于表情识别的影响 / 197

参考文献 / 198

第14 章 局部累加核支持向量机分类器 / 201

14.1 概述 / 201

14.2 支持向量机基本理论 / 202

14.2.1 广义分类面 / 202

14.2.2 线性分类问题 / 203

14.2.3 支持向量机 / 205

14.2.4 核函数 / 206

14.3 局部径向基累加核支持向量机 / 206

14.4 局部归一化线性累加核支持向量机 / 207

14.5 实验描述及结果分析 / 209

14.5.1 实验描述 / 209

14.5.2 对比实验 / 210

参考文献 / 213

第15 章 基于主动视觉的人脸跟踪与表情识别系统 / 214

15.1 概述 / 214

15.2 系统架构 / 214

15.2.1 硬件设计 / 214

15.2.2 交互界面的设计 / 217

15.3 相关算法 / 218

15.3.1 云台跟踪算法 / 218

15.3.2 表情识别算法 / 220

15.4 仿真实验及结果分析 / 221

15.4.1 人脸定位跟踪实验 / 221

15.4.2 人脸表情识别实验 / 224

参考文献 / 227

索引 / 229
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