人脸表情识别在智能机器人中的应用研究

来源：计算机技术与发展杂志2018年第02期北京时间：

作者：潘峥嵘;贺秀伟

摘要：随着智能机器人的快速发展，如何赋予机器人和谐的人机交互能力使其能够感知人类的情感成为当前人机交互研究的热点。针对 AAM 提取人脸表情特征时表征能力不足和实时性差的问题，提出一种基于 BＲISK 和 AAM 组合方式提取表情的形状和纹理特征的方法。首先对初始的人脸图像采用 Fast－SIC 算法拟合出人脸的 AAM 模型，在获得人脸关键特征点之后用 BＲISK 匹配特征点以增强匹配效率;其次用 LGBP 对人脸 AAM 模型的纹理特征进行提取以增强表情特征的表征能力;最后用 SVM 分类器对提取的表情特征进行分类。实验结果表明，BＲISK 与 AAM 组合的特征提取方法可以提高 AAM 模型的拟合速率，用 LGBP 提取的纹理特征更具有可分性。在 CK+ 和 LFPW 人脸库上验证了该算法对面部关键特征点的检测精度和效率，而且与其他算法相比取得了较高的表情识别率，最后在 NAO 机器人平台上验证了算法的实用性。

关键词：人脸表情识别;BＲISK;主动表观模型;局部 Gabor 二进制模式;机器人