生物识别技术人脸识别中表情的特征分析
我想大家都知道指纹门禁考勤一体机在对指纹就行识别的时候，是验证我们手指头上的纹路信息。面部识别技术 也同样如此。下面就去了解一下面部识别技术中的表情的特征分析。
面部表情是由面部肌肉和腺体变换来表现情绪的，是由眉毛、眼睛、鼻子、嘴巴的不同组合构成的。如眉开眼笑、怒目而视、愁眉苦脸、面红耳赤、泪流满面等。面部表情是人类的基本沟通方式，也是情绪表达的基本方式。
依据最基本的分类方法，对六种基本表情的主要特点概括。由图11.2可以看出，所要求的表情必须是很典型的，而且稍微有点夸张。它要求样本采集对象在做出各种表情时，各个重点表情区域相互配合起，相应的做出要求的动作。我们是从总体上来描述和刻画表情的，这符合人们日常生活的习惯。
Ekman和Friesen在1978年提出了用运动单元(action unit,AU)描述面部表情的面部运动编码系统(facial action coding system, FACS)来描述面部表情。其基本思路为：人脸的面部表情主要由一个或几个离散的局部特征的细微变化引起的，例如，双唇紧绷可能意味着生气，双眼睁得很大可能意味着惊讶等。因此心理学家研究出一个基于解剖学的标准的面部编码系统，该系统用来建立人脸表情与局部特征变化之间的关系。
FACS中共有44个AU，直接与特定的面部肌肉相关联的AU共有30个，其中12个AU用于表述上半脸，18个AU用于描述下半脸。AU既可以单独出现，也可以以组合方式出现。称为组合AU。当AU以组合方式出现时，各个AU之间可能相互影响，导致各AU的表现与单独出现时的情况有所不同。虽然在FACS中仅有44个AU.但是据报道可以观察到7000多种不同的组合。 FACS通过AU组合几乎能够描述所有的面部表情，也能很好地反映出面部表情的细节。
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