基于Kinect的面部表情获取与识别方法研究  

作　　者：余冰[1] 胡新荣[1] 程露[1] 

机构地区：[1]武汉纺织大学,湖北武汉430200

出　　处：《科技创业月刊》2016年第8期116-117,120,共3页Journal of Entrepreneurship in Science & Technology

摘　　要：目前,部表情识别技术在智能监控、人机交互、虚拟现实、医疗等领域有着非常广阔的应用前景。文章提出一种使用微软公司Kinect采集面部三维数据进行表情识别的方法。通过Kinect采集的深度和彩色数据,生成人体骨骼,利用头部节点进行面部追踪。对三维面部进行了归一化处理和PCS校正之后,用方法进行特征信息提取,结合FACS设计SVM分类器进行表情分类。通过三组对比实验分析了此方法的优缺点。

关 键 词：Kinect感应器 KPCA FACS SVM 

分 类 号：TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术]