基于深度学习的AU识别及表情关联规则挖掘研究与实现

资 源 简 介

基于深度学习的AU识别及表情关联规则挖掘研究与实现

详 情 说 明

面部表情是人类情感表达的重要方式，而面部动作单元（AU）则是描述面部细微肌肉运动的基本单位。本文将探讨如何利用深度学习技术实现AU识别，并进一步挖掘不同AU之间的关联规则，从而建立表情与情感之间的映射关系。

在AU识别部分，深度学习模型能够从面部图像中自动提取特征，避免了传统方法中繁琐的手工特征设计。卷积神经网络（CNN）通过多层抽象学习，可以捕捉到面部肌肉运动的细微变化，为每个AU生成概率预测。模型训练需要大量标注数据，通常采用迁移学习策略来提高小样本场景下的识别准确率。

表情关联规则挖掘则是基于识别出的AU组合，发现频繁共现的模式。这类似于购物篮分析，但对象变成了面部动作单元。通过设定支持度和置信度阈值，可以筛选出有意义的AU组合规则。这些规则反映了特定表情下肌肉运动的协同模式，为理解表情背后的情感机制提供了量化依据。

实际应用中，该系统可以实现从静态图像或视频序列中实时分析面部表情变化。结合时间序列建模技术，还能捕捉动态表情的演变规律，进一步提升情感识别的准确性。这项技术在心理学研究、人机交互、医疗诊断等领域都有广阔的应用前景。