李旭 万雪超

摘 要：人脸表情是情感的主载体，通过脸部表情能够表达人的微妙的情绪反应以及人类对应的心理状态。通过人脸表情可以得到很多有价值的信息，因此，人脸表情识别应用在合成脸部动画、视频检索、虚拟现实技术等领域，且它的研究对于自然和谐的人机交互、公安刑侦、医疗诊断、远程教育、安全驾驶等都有重要的作用和意义。

关键词：人脸表情识别，特征提取，表情分类，专利申请，应用

1人脸表情识别技术概述

1.1人脸表情识别系统架构

经过几十年的发展，人脸表情识别技术已经形成了一个完整的体系，典型的人脸表情识别系统包括三个部分：人脸检测、定位与表情图像的获取，脸部特征提取和表情分类。其中，人脸检测、定位与表情图像的获取包括由输入图像定位人脸、对定位的人脸分配一个通用的坐标系以及进行图像的预处理；脸部特征提取这一步用来提取和数据化由表情引起的人脸面部变化及趋势；最后表情分类是基于表情描述与情感的映射关系去判断提取的特征所对应的表情分类。

人脸图像检测与定位的基本思想是用知识或统计的方法对人脸建模， 比较待检测区域与人脸模型的匹配程度， 从而得到可能存在人脸的区域。

定位人脸后是特征提取部分，由检测到的人脸区域获得有效的面部表情特征是表情识别系统成功与否的关键。常用的图像特征提取的方法有：线性判别分析、Gabor小波，光流法、特征点跟踪、法光流法等。……