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基于深度学习的学习表情数据库设计和实现

电子技术（上海） 2024年第7期53卷 92-93页

作者：陈亚峰河南轻工职业学院河南450003

阐述表情数据库研究现状,介绍学习表情的采集方案,并对学习表情进行采集、编码和评价。评价结果表明,该学习表情数据库不仅可以提高学习表情识别效率,还可以建立起深层情感交互。

关键词：深度学习学习表情表情数据库

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心理学视角下的自动表情识别

智能系统学报 2022年第5期17卷 1039-1053页

作者：颜文靖蒋柯傅小兰温州医科大学精神医学学院浙江省阿尔茨海默病研究重点实验室浙江温州325015 中国科学院心理研究所脑与认知科学国家重点实验室北京100101 中国科学院大学心理学系北京100049

自动表情识别是心理学与计算机科学等深度交叉的前沿领域。情绪心理学、模式识别、情感计算等领域的研究者发展表情识别相关的理论、数据库和算法,极大地推动了自动表情识别技术的进步。文章基于心理学视角,结合我们前期开展的相关工作... 详细信息

自动表情识别是心理学与计算机科学等深度交叉的前沿领域。情绪心理学、模式识别、情感计算等领域的研究者发展表情识别相关的理论、数据库和算法,极大地推动了自动表情识别技术的进步。文章基于心理学视角,结合我们前期开展的相关工作,首先梳理自动表情识别的心理学基础、情绪的面部表达方式、表情数据的演化、表情样本的标注等方面的理论观点与实践进展,然后分析指出自动表情识别面临的主要问题,最后基于预测加工理论的建构观点,提出注重交互过程中的表情“理解”,有望进一步提高自动表情识别的有效性,并预期这可能是自动表情识别研究的未来发展方向。

关键词：自动表情识别基本情绪理论情绪维度理论表情数据库建构论情绪标注微表情面部动作

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人脸表情合成算法综述

数据采集与处理 2021年第5期36卷 898-920页

作者：郭迎春王静洁刘依夏伟毅张吉俊李学博王天瑞河北工业大学人工智能与数据科学学院天津300400

人脸表情合成技术旨在保留人脸身份信息的情况下,对人脸表情进行重建,从而生成具有新表情的源人脸图像。深度学习的发展为表情合成提供了全新的解决方案,本文从特征提取、生成对抗网络的表情合成和实验评估方面综述了人脸表情合成技术... 详细信息

人脸表情合成技术旨在保留人脸身份信息的情况下,对人脸表情进行重建,从而生成具有新表情的源人脸图像。深度学习的发展为表情合成提供了全新的解决方案,本文从特征提取、生成对抗网络的表情合成和实验评估方面综述了人脸表情合成技术的发展。首先,介绍了人脸特征的提取,这是表情合成任务中的一项关键技术,人脸特征可客观全面地描述人脸表情状态。其次,分析了表情合成领域中主流的基于深度学习的方法,主要针对生成对抗网络(Generative adversarial network,GAN)的发展现状,探讨了基于生成对抗网络的表情合成方法。通过对人脸数据集及实验评估方法的深入研究,总结出广泛使用的人脸表情合成数据集以及多种客观评价方法。最后根据现有方法所存在的问题,提出了未来工作的研究方向。

关键词：表情合成深度学习生成对抗网络表情数据库客观评价方法

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三维面部表情识别技术的研究进展

电讯技术 2015年第6期55卷 693-703页

作者：魏永超庄夏傅强杜冬中国民用航空飞行学院飞行技术与飞行安全科研基地四川广汉618307 中国民用航空飞行学院科研处四川广汉618307

三维采集设备的快速发展,极大推动了三维数据技术的研究。其中,以三维人脸数据为载体的三维面部表情识别研究成果不断涌现。三维面部表情识别可以极大克服二维识别中的姿态和光照变化等方面问题。对三维表情识别技术进行了系统概括,尤... 详细信息

三维采集设备的快速发展,极大推动了三维数据技术的研究。其中,以三维人脸数据为载体的三维面部表情识别研究成果不断涌现。三维面部表情识别可以极大克服二维识别中的姿态和光照变化等方面问题。对三维表情识别技术进行了系统概括,尤其针对三维表情的关键技术,即对表情特征提取、表情编码分类及表情数据库进行了总结分析,并提出了三维表情识别的研究建议。三维面部表情识别技术在识别率上基本满足要求,但实时性上需要进一步优化。相关内容对该领域的研究具有指导意义。

关键词：表情识别三维人脸表情特征表情编码表情数据库研究进展

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BNU学习情感数据库的设计与实现

现代教育技术 2015年第10期25卷 99-105页

作者：刘永娜孙波陈玖冰张迪罗继鸿海南大学应用科技学院海南儋州571737 北京师范大学信息科学与技术学院北京100875

表情图像是基于表情识别技术分析学习情感的基础,然而现有表情库样本数量有限、表情图像中仅包含单人表情、拍摄场景为实验室环境,这些局限性无法支持学习情感分析的深入研究。为了解决这些问题,文章搭建了北京师范大学学习情感数据库(B... 详细信息

表情图像是基于表情识别技术分析学习情感的基础,然而现有表情库样本数量有限、表情图像中仅包含单人表情、拍摄场景为实验室环境,这些局限性无法支持学习情感分析的深入研究。为了解决这些问题,文章搭建了北京师范大学学习情感数据库(Beijing Normal University Learning Affect Database,BNU LAD),同时对情感数据的标注方法进行了深入研究,最终形成了包含144位学习者的22708张表情图像、1792组图像序列及243段视频片段的学习情感数据库。该数据库对学习环境下的学习情感分析具有重要意义。

关键词：表情数据库学习情感识别情感标注表情标注

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自然场景下人脸表情数据集的构建与应用研究

自然场景下人脸表情数据集的构建与应用研究

作者：甘荧江西师范大学

学位级别：硕士

面部表情识别是人工智能和人机交互两个领域的研究热点。面部表情识别的目标是希望机器能自动地识别出人的表情,分析人的情感,最终使得人机交互更友好及更智能,为人类提供更好、更全面的服务。人的思想、情感大部分是通过面部表情来体... 详细信息

面部表情识别是人工智能和人机交互两个领域的研究热点。面部表情识别的目标是希望机器能自动地识别出人的表情,分析人的情感,最终使得人机交互更友好及更智能,为人类提供更好、更全面的服务。人的思想、情感大部分是通过面部表情来体现并传达的,面部表情蕴含了人们丰富且细微的情感变化,分析、研究人的面部表情对人机交互及情感机器人等方面有很大的应用价值。人脸识别中最常见的是关于身份的识别,而对身份的识别又分为face identification(人脸鉴定)和face verification(人脸验证)两大任务,面部表情识别作为人脸识别领域的一个重要分支,身份的识别中存在的问题在该任务中同样存在,且面部表情识别中还有更难以解决的问题存在,因此面部表情识别有着非常大的研究空间。本文针对人脸的面部表情识别进行了一定的研究,主要进行了以下几个方面的工作:(1)面部表情识别研究获得了众多学者的关注,大部分的学者关注点在面部表情识别方法的研究,而对表情数据库的关注度不够。对此本文针对当前面部表情数据库所存在的类别单一,数据库规模较小等问题,初步构建一个自然场景下的人脸表情数据库,以满足面部表情识别对数据的要求。该数据库所具备的特性有:包含了自然场景下,不同人种(4种),不同肤色(4),不同年龄阶段的人脸表情图像(婴儿,儿童,少年,青年,成年,中年,老年7个阶段);关于标注则进行了两大类标注,分别为人脸5个部件(眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴和肌肉)的状态信息与人脸表情标签(10种),最终获得的数据库含26848个带有两大类标注信息的人脸表情图像。(2)采用传统算法对新构建数据库进行验证,从使用硬标签作为进行实验的标签到使用软标签进行实验,再到加入辅助标签信息与软标签共同进行实验的结果表明,新构建数据库采用的两类标签有助于提高表情识别率。(3)利用深度学习方法,设计实现3个用于面部表情识别的卷积神经网络模型。这些模型能自动地进行表情特征的获取与选择,最终完成分类。三个模型进行相关对比实验,通过相关实验的进行及对比发现,模型2对表情分类任务有较好的分类效果。

关键词：面部表情识别表情数据库自然场景人脸标签深度学习

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基于表情运动速率的四维人脸真实表情识别

基于表情运动速率的四维人脸真实表情识别

作者：黄跃鹏河北师范大学

学位级别：硕士

人脸的面部表情含有非常丰富的人体及心理信息,可以作为人类情感、内心活动、情绪以及身体健康等情况的一个判断和衡量依据,在一些情况下,我们甚至可以不通过语言,仅仅使用表情就能实现交流。而表情存在真实与非真实两种情况,真实表情... 详细信息

人脸的面部表情含有非常丰富的人体及心理信息,可以作为人类情感、内心活动、情绪以及身体健康等情况的一个判断和衡量依据,在一些情况下,我们甚至可以不通过语言,仅仅使用表情就能实现交流。而表情存在真实与非真实两种情况,真实表情是指未经干预的自然表情,通常包括微表情和未控制的一般表情。微表情可以理解为人类出于一定目的而试图压抑或隐藏的真实表情的完整表达,从表情产生到被阻碍表情前的这一短暂时间段内,产生的是微表情,相较于一般表情,微表情运动速率较快。非真实表情是指对自然表情产生干预行为后产生的表情结果,前人还归类出多种非真实表情,这些表情分别是:刻意的、表演的、虚假的、社会性的、礼貌性的以及掩饰性的。近几年,真实表情识别在公共服务、医学领域、心理分析等领域越来越重要,但目前不论是基础的真实表情数据库的设计,还是核心的识别方法,都没有从表情的运动特质上进行研究,这些局限性问题制约着真实表情识别的进一步发展,本文就是基于这些问题而进行的研究和探索。针对上述中存在的问题,本文首先把表情视为一种运动进行分析,并从表情真实性的角度进行研究,把一般表情和微表情进行统一与整合,进而提出了真实表情的定义。然后提出了以四维人脸真实表情识别模型对表情的运动轨迹进行描述,以表情运动速率来衡量不同表情以及表情的真实性,并设计了计算表情运动速率的算法和四维人脸真实表情识别模型的建立方法。最后设计两组实验对本文的真实表情识别方法进行验证。经实验得出,基于表情运动速率的四维人脸真实表情识别模型,不仅可以对表情运动产生的轨迹及数据进行更好地描绘和处理,而且使得真实表情的识别速度和准确度也得到提高。

关键词：真实表情识别四维真实表情识别模型表情数据库表情运动速率

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基于深度学习的面部疼痛智能评估方法研究

生物医学工程研究 2022年第3期41卷 268-274,284页

作者：刘定玺蒋国璋章花胜照友刘康鲁辉刘融武汉科技大学冶金装备及其控制教育部重点实验室武汉430081 武汉科技大学机械传动与制造工程湖北省重点实验室武汉430081 武汉科技大学精密制造研究院武汉430081 武汉科技大学附属普仁医院医学创新与转化研究所武汉430081 武汉市普仁医院武汉430081

为了提高疼痛评估的快捷性、直观性、连续性、准确性,本研究建立了一种基于深度学习和面部表情图像的疼痛强度智能评估模型,为准确评估疼痛病情、适时调整治疗方案、实施有效镇痛措施提供补充依据。该方法采集7位志愿者在6种不同疼痛强... 详细信息

为了提高疼痛评估的快捷性、直观性、连续性、准确性,本研究建立了一种基于深度学习和面部表情图像的疼痛强度智能评估模型,为准确评估疼痛病情、适时调整治疗方案、实施有效镇痛措施提供补充依据。该方法采集7位志愿者在6种不同疼痛强度状态下的表情图片,通过预处理和数据增广形成数据库,设计深度卷积神经网络并进行训练,使用特征级差异进行面部疼痛表情分类。在JAFFE、CK+数据库上进行模型性能验证和评价。模型在训练集、测试集分类准确率分别达到98.15%、90.91%,训练速度19 ms/step。模型在JAFFE、CK+数据库上的验证效果良好。结果表明,该方法在疼痛表情识别中准确有效,评分结果具有显著性。

关键词：疼痛强度评估卷积神经网络面部图像图像预处理图像增广表情数据库分类器设计

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人脸表情识别综述

上海电力大学学报 2021年第6期37卷 597-602页

作者：魏为民孟繁星才智刘畅上海电力大学计算机科学与技术学院上海200090

人类面部表情在安全驾驶、智能监护、人机交互领域都有着广泛应用。随着机器学习的兴起和发展,表情识别也逐渐从传统方法向深度学习过渡。简要地概述了表情识别的研究意义、技术、常见的表情数据库、研究方法,提出了表情识别目前存在的... 详细信息

人类面部表情在安全驾驶、智能监护、人机交互领域都有着广泛应用。随着机器学习的兴起和发展,表情识别也逐渐从传统方法向深度学习过渡。简要地概述了表情识别的研究意义、技术、常见的表情数据库、研究方法,提出了表情识别目前存在的不足并对未来研究方向作出了展望。

关键词：人脸表情识别表情数据库深度学习卷积神经网络