【摘 要】
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目前，面部表情识别技术在智能监控、人机交互、图像检索、视频会议、虚拟现实、医疗等领域有着非常广阔的应用前景，研究其实现方法有着重要的理论意义和工程应用价值，因此受到了越来越多的专家和学者的关注。 本文拟使用微软公司生产的Kinect感应器作为数据输入设备对面部三维数据进行采集和表情识别研究。在研究中，我们通过Kinect采集的深度数据和彩色数据，转换获得面部的三角网格数据。提出了使用头部骨骼点对
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目前，面部表情识别技术在智能监控、人机交互、图像检索、视频会议、虚拟现实、医疗等领域有着非常广阔的应用前景，研究其实现方法有着重要的理论意义和工程应用价值，因此受到了越来越多的专家和学者的关注。
本文拟使用微软公司生产的Kinect感应器作为数据输入设备对面部三维数据进行采集和表情识别研究。在研究中，我们通过Kinect采集的深度数据和彩色数据，转换获得面部的三角网格数据。提出了使用头部骨骼点对面部进行快速检测和追踪的方法，并对检测到的面部三维数据进行了归一化处理和PCS校正；之后使用核主成分分析法（KPCA）对面部进行特征信息提取，并结合面部运动编码系统（FACS）设计了支持向量机（SVM）分类器对提取的面部特征信息进行分析分类，识别出对应的情感状态。
之后，根据研究结果设计并实现了面部表情识别系统，并邀请了5名同学依次做出6中最常见的表情（高兴、惊讶、恐惧、悲伤、厌恶和愤怒）进行识别，分三组共进行了360次识别实验，使三组实验形成两两对比来检验面部表情识别系统的性能，并验证提出的研究方法的有效性。
三组实验最终的平均识别率分别为68.3%、67.5%和51.7%，相对于已有的研究识别率较低，这也是本次研究存在的问题。但是本系统能够在脸部有修饰（戴眼镜）或者头部姿态不理想（脸部与摄像头正对方向成30度夹角）的情况下依然保证一定的识别率，克服了一般情况下表情识别对于光照、头部姿态和遮挡等条件的苛刻要求。
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