基于人脸运动流的情感识别研究 一种新型的表情识别算法啊

基于人脸运动流的情感识别研究

摘要

在当今社会，人脸情感识别技术已广泛渗透至与人类生活紧密相连的诸多领域，其性能的优劣直接关乎人类福祉。鉴于人类情感表达的复杂性与脆弱性，提升该技术的精准度与可靠性迫在眉睫。本文提出一种创新的人脸特征提取方法，旨在从动态视频序列中精准捕捉人脸特征。我们引入了人脸运动流这一概念，通过测量人脸线框上各坐标点对之间的距离变化，实时捕捉每一帧的运动信息。基于Kinect设备生成的人脸运动流，我们构建了一种人脸情感识别框架，融合了两种人脸特征：一是每帧153维特征向量中各成对坐标的简单距离值；二是在此基础上衍生的765维特征向量，进一步丰富了特征表达。

鉴于缺乏现成适用的数据集，我们自主设计并构建了一套数据集，涵盖五种基本面部表情。实验结果令人瞩目，采用SSS特征的识别方法相较于传统的K近邻和支持向量机方法，平均准确率分别提升了10%和26%，彰显了该方法在人脸情感识别领域的巨大潜力与优势。本文的研究成果不仅为情感识别领域注入了新的活力，也为未来相关技术的发展与应用提供了宝贵的参考与借鉴。

关键词

情感识别；特征提取；人脸运动流；Kinect设备；深度学习

1. 引言

随着科技的飞速发展，人工智能领域的研究不断深入，计算机视觉作为