摘 要

人脸的表情可以透露出各种人体行为的信息，所以我们可以通过研究人脸的表情来反映人内心的活动及其行为意向。而我们所要研究的是怎样通过表情来高效的传达人的行为信息。研究指出，面部表情可以比动作和语言更好的表达人类的心理活动。所以如果计算机如果能够通过人脸情绪来识别出人的行为意向和表达人的情感，将会使得科技向更高端的方向发展。

本文主要主要是使用神经网络的算法来对表情进行识别，具体从三个部分对系统做研究首先对图像的预处理，对图像进行灰度化处理，然后进行二值化操作其目的是使得图像简单化，其次再使用BP神经网络方法将特征参数输入到神经网络上，训练时通过matlab工具箱不断调整权值和阈值，在精度满足的条件下，保存当前的权值和阈值，最后输入到图像系统中来对图像表情进行识别。

关键词：图像处理；特征提取；表情识别；神经网络；

Facial emotion recognition based on neural network

ABSTRACT

The expression of the human face can display information of various human behaviors, and the study of facial expressions can further understand the corresponding psychological state and behavioral intentions of human beings.The expression of face expression is to study how to effectively convey people's behavior information. Studies have shown that facial expressions can express human psychological activities better than movements and language.So if a computer can have the ability to understand and express emotions like human beings, and to be able to recognize the behavioral information displayed by human faces, it can make computers better serve humans.

This paper mainly uses neural network algorithms to identify expressions.from three parts. Firstly, the image is preprocessed, the image is grayscaled, and then the binarization operation is performed to make the image simple. Secondly, the BP neural network method is used to express the image. Extract and identify.

Key words:Image processing; feature extraction; expression recognition; neural network;

目 录

1 引言………………………………………………………………………………………1

1.1 背景及研究的目的及意义………………………………………………………………1

1.2 论文研究内容及主要工作………………………………………………………………1

1.3 论文组织结构………………………………………………………………2

2 人脸表情识别概述……………………………………………………………………………3

2.1综述……………………………………………………………………3

2.2 表情特征提取方法…………………………………………………………………………3

2.1.1 基于几何特征的提取方法……………………………………………………3

2.1.1 基于Gabor小波的提取方法……………………………………………………3

2.1.1 基于局部二元模式(LBP)方法……………………………………………………4

3 图像预处理…………………………………………………………………………5

3.1人脸图像预处理……………………………………………………………………5

3.2灰度化....……………………………………………………………………5

3.3 中值滤波…………………………………………………………………………6

3.4 二值化…………………………………………………………………………6

4 BP神经网络…………………………………………………………………………9

4.1 BP神经网络概述……………………………………………………………………9

4.1.1 人工神经网络发展……………………………………………………………………9

4.1.2 人工神经网络特点……………………………………………………………………9

4.1.3 神经元结构................…………………………………………………………9

4.2 BP神经网络结构.................………………………………………………………11

4.3 系统程序设计.................………………………………………………………11

5人脸表情分类和识别……………………………………………………………………15

5.1 表情分类……………………………………………………………………......15

5.1.1 Jaffee库简介.........……………………………………………………16

5.2神经网络训练和识别……………………………………………………………………17

6系统整体测试……………………………………………………………………19

6.1 系统界面及操作流程……………………………………………………………………19

6.2 需要改进的地方……………………………………………………………………22

7 总结…………………………………………………………………..........................................23

致谢 ………………………………………………………………….....................24

参考文献.................…………………………………………………….................25

1 绪论

1.1 背景及研究的目的及意义

研究的背景:

1971年，这六种情感（悲伤 (sadness)、愤怒（anger）、高兴(happiness)、厌恶(disgust)、恐惧(fear)、和惊讶(surprise)）可以反映人的心理活动，被称作为六种基本情感，这是由外国的两位心理学家发现的。如果能够对人脸表情进行深一步的研究,可以使计算机或机器人通过人脸进一步的了解人的心理上的活动和情感来更好地服务人类。

研究的目的：

人脸表情识别是属于人脸识别的一小块，如今在飞速发展的科技下，对于人脸识别的要求也越来越需要，例如我们可以利用人脸识别进行人身份的锁定和识别。还可以进行人机交互和证件核对等

研究的意义: