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题名基于PyQt的多表情智能语音聊天机器人系统
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作者
张嗣凰
周伊佳
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机构
大连东软信息学院计算机与软件学院
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出处
《电脑知识与技术》
2024年第28期118-120,共3页
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基金
辽宁省自然科学基金资助项目(2019-BS-013)
大连市科技之星项目(2021RQ064)。
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文摘
文章提出了一种基于PyQt信号与槽机制,实现实时人机互动的多表情智能语音聊天机器人系统。该系统通过智能语音调节装置,同时识别用户实时发出的语音及其所包含的情绪,将语音转换为文字,并生成语音与用户进行交流;将识别出的情绪作为信号,结合PyQt信号与槽机制,将这些情绪信号发送给相应的槽函数,从而实现实时的多表情切换。与现有的聊天机器人系统相比,本系统能够根据用户语音中所包含的情绪进行实时的多表情切换,显著提升情感表达效果。
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关键词
PyQt信号与槽
智能语音调节
人机互动
多表情切换
情绪识别
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分类号
TP3
[自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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题名基于SIFT算法的多表情人脸识别
被引量：16
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作者
刘洋
韩广良
史春蕾
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机构
长春师范大学物理学院
中国科学院长春光学精密机械与物理研究所图像处理技术研究部
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出处
《液晶与显示》
CAS
CSCD
北大核心
2016年第12期1156-1160,共5页
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基金
吉林省教育厅"十二五"科学技术研究项目(No.2015359)
长春师范大学实验教学改革研究项目~~
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文摘
目前人脸识别系统在识别表情变化的人脸图像时识别准确率会降低,多表情人脸识别在人脸识别领域仍是一个热门的研究方向。本文采用SIFT算法对多表情人脸进行识别,在多表情人脸库上进行了两类仿真实验:实验一中对比了同一个人的不同表情的识别效果,实验二中对比了两个不同的人的相同表情的识别效果,实验结果表明SIFT算法能够克服不同人脸间的整体相似性并能有效提取出人脸的局部细节特征。对Jaffe表情库进行仿真实验,取得了当阈值T=0.35时对多表情人脸图像的正确识别率95.69%,实验结果表明,将SIFT算法应用于多表情人脸识别有巨大的潜在科研价值。
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关键词
人脸识别
多表情
SIFT算子
局部细节特征
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Keywords
face recognition
expression variant
SIFT method
local detail feature
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名多表情人脸肖像的自动生成
被引量：2
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作者
宋红
黄小川
王树良
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机构
北京理工大学软件学院
北京理工大学计算机学院
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出处
《电子学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2013年第8期1494-1499,共6页
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基金
国家自然科学基金(No.60940024
No.61240010)
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文摘
肖像是一种能够抓住人物特征,又能隐藏细节,保留个人隐私的艺术表现形式,本文提出一种以中性表情人脸作为输入,自动生成不同表情的肖像算法.首先利用主动形状模型(Active Shape Model,ASM)提取人脸的关键特征点,然后根据统计学习获取的不同表情人脸的FAP(Facial Animation Parameter)规则,对中性人脸的特征点进行变形,生成表情三角网格,将中性人脸图像作为纹理映射到表情人脸网格,生成表情人脸图像,最后利用图像的梯度域信息和非真实感渲染技术,将带表情的人脸生成具有肖像风格的人脸图像.所生成的多表情人脸肖像效果良好,能够应用于网络和报刊杂志等非真实感图形学和数字娱乐等领域中.
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关键词
人脸肖像
多表情
特征形变
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Keywords
portrait
multiple expression
feature deformation
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名SIFT算法下的多表情人脸识别
被引量：1
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作者
陶筱娇
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机构
陕西科技大学电气与信息工程学院
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出处
《信息与电脑》
2018年第23期127-128,131,共3页
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文摘
随着社会经济的迅速发展,我国信息化水平逐渐提升,计算机技术被越来越多的运用在人们的生产生活中,给人们带来了极大的便利,促使人们的生活逐渐转向信息化方向。在这种情况下,生物特征识别技术取得了飞速发展,并且为人们个人信息的识别提供了有力参考依据。基于此,对人脸识别生物特征识别技术进行了探讨和说明,并论述了SIFT算法在其中的运用。
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关键词
SIFT算法
多表情
人脸识别
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Keywords
SIFT
Multi-expression
face recognition
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名基于SIFT算法的多表情人脸识别研究
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作者
张莉彬
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机构
西安航空职业技术学院
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出处
《粘接》
CAS
2020年第4期111-114,共4页
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文摘
近年来,人脸识别研究课题备受关注,在很多领域与行业都有着广泛的应用需求。在国际上,对人脸识别的研究已经获得了明显的突破性发展,而自动人脸识别系统的应用效果也十分突出,但是,在光照、姿势、形态、表情等出现变化的时候,系统识别率会明显降低,准确性也会有所下降,因此进一步探究多表情人脸识别势在必行。通过基于SIFT算法,识别多表情人脸,在人脸库中进行仿真实验分析,即针对相同人不同表情进行人脸识别、不同人相同表情人脸识别,结果显示,SIFT算法可以在很大程度上可知不同人脸之间的相似性,还可以获取人脸的细节部分特征。并通过Jaffe表情枯坐仿真实验分析,从中可知在阈值为0.35的状态下,多表情人脸图像识别的正确率为95.70%,这就说明在多表情人脸识别中有效应用SIFT算法具有良好效果。
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关键词
SIFT算法
多表情
人脸识别
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Keywords
SIFT algorithm
multiple expression
face recognition
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名尺度不变特征变换的多表情人脸识别研究
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作者
王泽涌
王哲
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机构
广东电网有限责任公司
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出处
《现代科学仪器》
2019年第1期53-56,共4页
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文摘
为目前,人脸识别技术已广泛应用于移动支付、进站安检等领域,但传统的人脸识别技术对光照强度、拍摄角度等因素较为敏感,同时对于人脸的表情变化准确识别率较低。针对这些问题,论文引入尺度不变特征变换算法,并根据该算法的特点分析了人脸识别技术的原理,在此基础上对该算法进行优化处理以研究基于SIFT算法的多表情人脸识别技术,根据该技术可实现对同一人不同表情的识别,也可实现不同人相同表情的识别。经过在Jaffe表情库仿真测试,验证了多表情人脸识别技术对于表情识别准确率在95%以上,具有研发价值。
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关键词
人脸识别技术
尺度不变特征变换算法
多表情人脸识别技术
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Keywords
Face recognition technology
scale invariant feature transform algorithm
Multi-expression face recognition technique
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名结合像素模式和特征点模式的实时表情识别
被引量：4
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作者
梁华刚
易生
茹锋
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机构
长安大学电子与控制工程学院
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出处
《中国图象图形学报》
CSCD
北大核心
2017年第12期1737-1749,共13页
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基金
陕西省自然科学基金国际合作项目(2014KW01-05)
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文摘
目的目前2D表情识别方法对于一些混淆性较高的表情识别率不高并且容易受到人脸姿态、光照变化的影响,利用RGBD摄像头Kinect获取人脸3D特征点数据,提出了一种结合像素2D特征和特征点3D特征的实时表情识别方法。方法首先,利用3种经典的LBP(局部二值模式)、Gabor滤波器、HOG(方向梯度直方图)提取了人脸表情2D像素特征,由于2D像素特征对于人脸表情描述能力的局限性,进一步提取了人脸特征点之间的角度、距离、法向量3种3D表情特征,以对不同表情的变化情况进行更加细致地描述。为了提高算法对混淆性高的表情识别能力并增加鲁棒性,将2D像素特征和3D特征点特征分别训练了3组随机森林模型,通过对6组随机森林分类器的分类结果加权组合,得到最终的表情类别。结果在3D表情数据集Face3D上验证算法对9种不同表情的识别效果,结果表明结合2D像素特征和3D特征点特征的方法有利于表情的识别,平均识别率达到了84.7%,高出近几年提出的最优方法 4.5%,而且相比单独地2D、3D融合特征,平均识别率分别提高了3.0%和5.8%,同时对于混淆性较强的愤怒、悲伤、害怕等表情识别率均高于80%,实时性也达到了10 15帧/s。结论该方法结合表情图像的2D像素特征和3D特征点特征,提高了算法对于人脸表情变化的描述能力,而且针对混淆性较强的表情分类,对多组随机森林分类器的分类结果加权平均,有效地降低了混淆性表情之间的干扰,提高了算法的鲁棒性。实验结果表明了该方法相比普通的2D特征、3D特征等对于表情的识别不仅具有一定的优越性,同时还能保证算法的实时性。
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关键词
多特征提取
实时表情识别
随机森林
Kinect深度传感器
多表情分类
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Keywords
multi-feature extraction
real-time facial expression recognition
random forest
Kinect depth sensor
multi- expression classification
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分类号
N391
[自然科学总论]
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题名基于感知模式纹理的人脸识别
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作者
王小冬
黄陈蓉
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机构
南京工程学院计算机工程学院
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出处
《南京工程学院学报（自然科学版）》
2016年第4期10-15,共6页
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基金
国家自然科学基金项目(61563036)
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文摘
稀疏表示分类法和局部二值模式是目前广泛运用的人脸表示方法.虽然稀疏表示分类法通过重构算法能很好的稀疏表示人脸,但在人脸的局部特征表示上不够理想.局部二值模式是基于局部纹理特征表示人脸,其提取的局部纹理简单、不连续、不光滑,造成纹理损失严重.提出局部纹理特征的感知模式纹理的概念,克服了稀疏表示分类法在局部特征表现不佳的缺点,同时又比局部二值模式纹理光滑、鲁棒.利用感知模式纹理特征在Yale和ORL数据库取得了较好的识别效果.
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关键词
稀疏表示
局部二值模式
感知模式纹理
冗余字典
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Keywords
sparse representation
local binary pattern
compressive sensing pattern texture
over-complete dictionary人脸识别是机器视觉的热点问题,-直受到许多研究人员的关注.在光照、表情、姿态、方向、图像尺寸 和图像质量等因素变化的条件下识别难度大、过程复杂,目前处理这些问题的方法分为全局方法和局部方
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分类号
TP391.4
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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