人脸表情识别的预处理和描述特征

资 源 简 介

人脸表情识别的预处理和描述特征

详 情 说 明

人脸表情识别是计算机视觉领域的重要研究方向，尤其是微表情的检测与分类具有很高的实用价值。微表情往往包含人们试图隐藏的真实情绪信息，但由于其持续时间极短（通常不足1/5秒），使得自动识别具有很大挑战性。

在预处理阶段，系统首先对输入图像进行标准化处理。通过Haar特征检测器定位面部区域，然后进行精确的裁剪和归一化。这一步骤确保后续处理能够聚焦于有效的面部区域，同时消除不同图像间尺寸和位置的差异。

特征提取采用了两种互补的描述方法：LBP-TOP（局部二元模式在三个正交平面）和LGCP-TOP（局部灰度编码方式在三个正交平面）。LBP-TOP通过分析时空域内的纹理变化，能有效捕捉微表情的细微动态特征。LGCP-TOP则关注灰度变化的编码模式，提供另一种视角的特征表示。这两种描述子的组合可以全面表征微表情的多维度特征。

分类环节采用支持向量机（SVM）算法，这是一个在模式识别领域表现优异的分类器。SVM通过寻找最优分类超平面，能够有效处理高维特征空间中的分类问题，特别适合像微表情这样具有复杂特征模式的任务。

实验结果表明，这套方法的识别精度与现有研究成果相当。值得注意的是，系统特别关注了自发性微表情的识别挑战，这比实验室环境下刻意做出的表情更具实用价值。通过多特征融合和机器学习的方法，为微表情的自动识别提供了有效的技术路线。