人臉面部表情圖像的隱馬爾科夫建模及情感識別＊

穆 靜，陳 芳，王長元

（西安工業大學 計算機科學與工程學院，西安710021）

在人與人的交往中，人的面部表情是除了聲音以外的非常重要的通信方式，作為信息載體，表情能夠傳達很多語音所不能傳達的信息，且人臉面部表情圖像中包含了豐富的情感信息．近年來，通過人臉面部表情進行情感識別是一個研究熱點．文獻［1］綜述了面部表情的情感識別．面部表情情感識別的基本方法是基于像素的人臉面部圖像情感識別，但該方法計算量大，且識別率不高．文獻［2-3］使用幾何特征和模板法以及Gabor小波對面部表情特征進行提取，均獲得較好的識別結果．早期有專家學者將隱馬爾科夫模型（Hidden Markov Model，HMM）應用到語音識別系統中［4］，具有很好的應用效果．對于一個人臉面部表情圖像，重要的區域有頭發、前額，眼睛，鼻子和嘴，可以把每一個重要的面部區域建模為一個左右模型的一維連續隱馬爾科夫模型的一個狀態，因此，近年來，有專家學者將隱馬爾科夫模型應用到人臉面部表情圖像的情感識別上［5-6］，獲得了有效的結果．面部表情的情感識別進行之前的關鍵步驟是進行面部特征提取，選取特征算法對識別的效果有較大影響．文中使用隱馬爾科夫模型對人臉面部表情圖像進行情感識別，對人臉表情圖像使用子窗口進行采樣并使用離散余弦變換對人臉面部圖像進行特征提取，然后將人臉圖像建模成一維隱馬爾科夫模型，對日本女性面部表情數據……