红外面部表情热像图的特征分析

表情识别是近年来关于生物识别研究的热点课题之一,在心理学研究和计算机人性化方面具有深远意义。传统的通过面部特征和五官的相对位置进行表情识别方法由于受到光线和被测物表面复杂度的影响,并未有大的研究突破。本文根据表情的变化与面部温度分布的变化的关系提出了基于红外测温的表情识别方法,用通过分析面部温度区域分布的变化来分析表情的变化情况,用功能性分析的方法解决了传统方法困扰多年的问题。本文以人面部的红外热像图为研究对象,采用数学形态学方法,通过提取与分析热像图特征区域的整体几何特征和局部几何特征,进行了表情识别的研究。提出了温度直方图和基于鼻尖温度最低法的概念。本文中主要实现的方法有数学形态学的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算,以及利用数学形态学手段进行二值图像的边缘检测。同时实现了面积、周长、似圆度和夹角的自动计算,作为分析特征区域的整体和局部几何特征的参数向量。通过数据分析,发现:随着表情变化,这些几何特征变化明显,并呈现一定的规律性,说明利用红外热像图研究表情识别是可行的。利用红外热像图进行表情识别,可以不受光线、肤色的影响,人脸区域和特征区域提取简单易行。本文主要利用了面部温度的分布变化进行了表情识别探索性研究,可以辅助心理学研究、高危病人检测和计算机人性化的发展等等。同时,根据温度分布变化同样可以进行人体生理功能的监测,辅助疾病的及时诊断和治疗。     

基于CCD图与红外热像图融合的人脸识别分析研究

针对CCD图或红外热像图人脸识别方法的局限性,本文从多传感器图像融合技术出发。采用基于CCD图与红外热像图决策级融合的人脸识别方法,并建立了一个800幅的人脸图像库,进行人脸识别实验。实验表明:基于决策融合的人脸识别方法比单纯的CCD图或红外热像图人脸识别方法,具有更高的识别率。