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发布时间：2017-05-23
什么是人脸表情识别技术？（一）人脸表情识别（FER）作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分，近年来得到了广泛的关注，涌现出许多新方法。人脸表情识别（FER）系统由人脸检测、表情特征提取和表情分类组成。一、基于特征的面部表情识别张正友博士分享了两种人脸特征识别方法：置信点集的几何位置和这些点的多尺度多方向Gabor小波系数，二者既可以独立使用也可以结合使用。张正友博士的研究结果表明，Gabor小波系数更为有效。由于**层网络的作用是非线性降维，张正友博士还研究了隐含单元（Hidden Units）的数量，也就是面部表情特征表示的维数，得出5-10维足以表达特征空间的结果。之后，分析了每个置信点对表情表示的重要性，其敏感度分析表明，脸颊和前额上的点包含的有用信息很少，舍去之后，不仅计算效率会提升，性能也略有提升。最后，张正友博士研究了图像尺度的重要性，实验表明表情主要是低频过程，空间分辨率64x64就足够了。1.1 面部表情识别（FER）的难点①不同的人表情变化；②同一人上下文变化。1.2 自动FER系统需要解决①面部检测与定位，②人脸特征提取和表情识别。定位问题前人已经做得很好，这里不讨论。人脸特征提取是为了找到人脸较合适的表示方式，从而便于识别。主要有两种方式：整体模版匹配系统和基于几何特征的系统。在整体系统，模板可以是像素点或是向量。在几何特征系统中，广泛采用主成份分析和多层神经网络来获取人脸的低维表示，并在图片中检测到主要的特征点和主要部分。通过特征点的距离和主要部分的相对尺寸得到特征向量。基于特征的方法比基于模板的方法计算量更大，但是对尺度、大小、头部方向、面部位置不敏感。视频大数据的价值还未发掘一般看来，视频的冗余数据太多，只有发生了突发事件才会回看记录，所以大部分视频数据的存储很短，**过一周的少之又少。而另一方面，由于数据读写要求高，云端存储较为昂贵（几千元1TB），所以绝大部分数据都是存在前端。视频智能分析的初衷就是要解决冗余数据的问题，把人从枯燥的监控中解放出来，帮助人更好的眼观六路。所谓智能的核心就是目标识别和行为分析，按照应用的要求设定规则，当视频中的信息符合规则时才进行告警和记录，常见的应用包括入侵检测、周界告警、车辆识别、交通违法监控等。目前行业主流的智能分析厂商，如国外的ObjectVideo、ioimage、Emza，国内的卓扬科技、文安科技、智安邦科技等，基本都是围绕“监控”二字，属于视频数据的初级加工，一般只是对单个摄像头的视频信息进行实时处理，按一定规则产生事件数据（如告警事件、车辆计数），跨空间和时间范围的二次加工分析还比较少，因此，视频监控领域并未真正的形成互联网意义上的大数据。不过视频监控数据必定能成为下一个大数据的宝库。一方面，它具备了典型的大数据4V特征，数据量巨大、多样化、表面上无序、但暗含着无数人和物的行为。另一方面，它是真实世界的写照，这与互联网获得的大数据有很大不同，真实世界蕴含了无数难以用格式化文字表达的信息，比如人通过视觉可以快速形成判断，一个地方是繁荣还是衰退，气氛是紧张还是欢快。当然，前提是，存储成本能降下来，数据处理能力能升上去。 人脸识别技术支持,人脸识别数据平台,中博晨鹰科技发展江苏有限公司由中博晨鹰科技发展江苏有限公司(www.zbcykj.com)提供。