【摘 要】
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人脸表情是一种能够表达人类认知、情绪和状态的手段,准确有效的人脸表情识别在促进自然和谐的人机交互中起着重要作用。由于基于图像的二维人脸面部表情识别方法在很大程度上受到光照和姿态变化的限制,近年来基于三维点云的人脸面部表情识别受到越来越多的关注。本文研究如何基于三维空间点集的深度特征识别三维人脸表情。主要研究工作如下:（1）研究了三维人脸表情的有效表征方式。传统的人脸表情识别工作中往往采用人工设计特
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人脸表情是一种能够表达人类认知、情绪和状态的手段,准确有效的人脸表情识别在促进自然和谐的人机交互中起着重要作用。由于基于图像的二维人脸面部表情识别方法在很大程度上受到光照和姿态变化的限制,近年来基于三维点云的人脸面部表情识别受到越来越多的关注。本文研究如何基于三维空间点集的深度特征识别三维人脸表情。主要研究工作如下:（1）研究了三维人脸表情的有效表征方式。传统的人脸表情识别工作中往往采用人工设计特征的方式,需要设计者丰富的经验与知识。本文首先使用三维空间点的深度特征来表示三维表情人脸,易于实现人脸表情的端到端识别。为进一步提高人脸表情特征的有效性,提取Mesh＿LBP（Mesh Local Binary Pattern,三维网格局部二值特征）,获得三维表情人脸的纹理信息,与三维空间点集的深度特征进行特征融合作为识别人脸表情的特征。（2）提出一种基于改进的Pointnet++网络的三维点云人脸表情进行识别方法。该方法针对Pointnet++忽略了局部点之间的丰富几何关系问题,为Pointnet++网络添加了领域内几何注意力模块。使用Bosphorus数据库和CASIA数据库对本文方法进行验证。通过对表情数据的旋转、降采样的方式对数据进行增强。将增强后的数据集作为训练集和测试集进行训练调参实验,使用最佳超参数最终获得识别准确率为87.96%,实验结果表明该方法对于三维点云人脸表情具有较好的识别效果。（3）提出一种使用卷积神经网络对三维网格局部二值特征进行深度特征的提取,并与改进的Pointnet++网络提取的深度特征融合进行表情识别的方法。该方法将点集深度特征与深度纹理特征融合,用于提高三维人脸表情识别的准确率,在CASIA数据库上得到了较好的效果。
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