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在指紋識別技術(shù)中，指紋門禁一體機，指紋門禁考勤一體機等指紋識別產(chǎn)品，在進行指紋識別的時候，其實是每次采集的數(shù)據(jù)與注冊時的數(shù)據(jù)進行比對。下面我去看一下人臉表情識別技術(shù)中表情原始特征的提取。
原始特征包括特征(如眼睛、嘴唇等人臉特征)和瞬時特征(如某些表情所導(dǎo)致的魚尾紋等)，他們可從圖像或視頻中獲取，不過所采用的方法有所不同：如果要從靜態(tài)圖像中獲取原始特征，采用的方法主要分三類。
1)基于幾何特征的方法
人臉是由眼睛、眉毛、鼻子、嘴巴、下巴等器官組成的，而人臉表情的產(chǎn)生正是受到這些器官大小、形狀、方向、相對位置和尺寸變化的影響。
基于幾何特征的方法側(cè)重提取臉部表面的基準點/特殊點，并利用他們之間的幾何關(guān)系來提取幾何特征的。它的優(yōu)點是能夠簡潔地表示出入臉宏觀的結(jié)構(gòu)變化，但是幾何特征的獲取對基準點提取的準確性要求較高，這在圖像質(zhì)量低和背景復(fù)雜的情況下常難以實現(xiàn)。
2)基于外貌特征的方法
外貌( appearance)特征是指使用人臉圖像像素性質(zhì)的特征，反映了人臉圖像底層的信息，特別是反映局部細微變化的信息。的方法是基于灰度圖像，但由于灰度像素受到光照和噪聲影響較大，因此需要較好的預(yù)處理方法。
外貌特征提取最主要的技術(shù)是利用圖像的局部特性。例如，利用一組濾波器對圖像進行濾波(或用模板進行卷積)，其結(jié)果就可以反映近鄰像素之間的關(guān)系(梯度變化、相關(guān)性、紋理等)。近年來，基于Gabor小波的方法被廣泛應(yīng)用于人臉表情的特征提取，它能夠同時檢測多尺度、多方向的紋理變化，同時受光照變化影響較小。
3)基于混合特征的方法
幾何特征能夠簡潔她表示出入臉宏觀的結(jié)構(gòu)變化，而外貌特征側(cè)重于提取局部的細微變化，可以將二者結(jié)合起來，用混合的特征進行表情識別。這里有許多不同的組合手段，并常用模型的方式來描述人臉的結(jié)構(gòu)。目前廣泛應(yīng)用的一類方法是基于活躍外貌模型(AAM)。AAM方法結(jié)合形狀和紋理信息建立對人臉的參數(shù)化描述，然后再用PCA進行降維。例如，活躍小波網(wǎng)絡(luò)(AWN)使用Gabor小波網(wǎng)絡(luò)的表示方法來對紋理的變化進行建模，它對部分阻擋和一些光照的變化有較好的魯棒性。相對于基于外貌特征的方法，基于模型的方法可以得到更為可靠的人臉特征參數(shù)；但同時它也有計算較為復(fù)雜，而且初始點獲取困難等缺點。
關(guān)鍵詞：濾波器
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