【摘要】：在众多表情识别的方法中，基于几何特征的方法是运用比较多的方法之一。在识别过程中，首先检测出这些特征点，然后将这些特征点之间的距离作为特征向量进行识别。此外，模板匹配的方法也是一种重要的基于几何特征的识别方法，其中又以动态模板最为常用。不过，由于现在各种优秀的特征提取算法的提出，使得人脸的几何特征描述越来越充分，因而在表情识别方面，基于几何特征的识别方法仍然是比较有效的。
在众多表情识别的方法中，基于几何特征的方法是运用比较多的方法之一。由于人的眼睛、嘴、眉毛以及脸颊含有丰富的表情信息，因此这些部位的特征点可作为重要的分类依据。在识别过程中，首先检测出这些特征点，然后将这些特征点之间的距离作为特征向量进行识别。另外，眼睛、嘴等部位的长度和宽度以及眉毛的弯曲程度，还有特征点之间的相互位置和形状，都可以用来作为特征向量，最后将这些可以描述人脸表情变化的特征向量综合起来构成一个几何特征向量组，并以此为依据进行识别。Y.L.Tian对于选定的特征点分别测量他们之间的距离，并以此作为表情的特征向量。此外，模板匹配的方法也是一种重要的基于几何特征的识别方法，其中又以动态模板最为常用。动态模板是参数化的简单图元模型，根据先验知识定义的能量函数及相应的图像约束条件，指导其收敛过程，主要用于提取眼睛和嘴巴的轮廓。
由于成年人的表情变化很大，即使是同一个人的面部图像，由于光照、摄像机角度等的不同，也会有很大差异，很难用同一个模式来表达。不过，由于现在各种优秀的特征提取算法（如动态模板算法、活动轮廓算法等）的提出，使得人脸的几何特征描述越来越充分，因而在表情识别方面，基于几何特征的识别方法仍然是比较有效的。(www.xing528.com)
免责声明：以上内容源自网络，版权归原作者所有，如有侵犯您的原创版权请告知，我们将尽快删除相关内容。
