自动化表情分析系统课件

自動化表情分析系統 7.20 楊靜杰自動化表情分析系統 7.20 楊靜杰1流程圖流程圖21.人臉徵測1.人臉徵測31.1膚色徵測1.1膚色徵測41.1.1膚色徵測(RGB轉YCbCr)1.1.1膚色徵測(RGB轉YCbCr)51.1.2膚色徵測(取臨界值二值化)1.1.2膚色徵測(取臨界值二值化)61.2Sobel濾波器邊緣擷取1.2Sobel濾波器邊緣擷取71.2.1中間值濾波器P5為現在要處理的像素，將P1~P9所代表的灰階值依大小排序，然後取中間值來代替P5的值。1.2.1中間值濾波器P5為現在要處理的像素，將P1~P981.2.2轉換結果1.2.2轉換結果91.3.1壓縮將每個5X5的區域壓縮成一個像素，若再此5X5區域內有一定比例的像素值為1，那麼就將這個區域所對應壓縮過後的像素值設為1，此比例根據經驗設為30%1.3.1壓縮將每個5X5的區域壓縮成一個像素，若再此5X101.3.2拉高拉高的目的是要避免因微小差距但結果差異很大的情形發生。1.3.2拉高拉高的目的是要避免因微小差距但結果差異很大的111.3.2拉高1.3.2拉高121.4進化演繹法1.4進化演繹法131.4進化演繹法因為綠橢圓及紅橢圓有重疊，且綠橢圓適合值較大，因此會選綠橢圓為菁英，另外藍橢圓位與其他橢圓相交，且適合值大於2.3，因此亦會被選出。1.4進化演繹法因為綠橢圓及紅橢圓有重疊，且綠橢圓適合值較141.5人臉擷取與解壓縮1.5人臉擷取與解壓縮152.特徵點2.特徵點162.1旋轉2.1旋轉172.2眼睛特徵擷取2.2眼睛特徵擷取182.3眉毛特徵擷取2.3眉毛特徵擷取192.4嘴巴特徵擷取2.4嘴巴特徵擷取202.5特徵擷取結果2.5特徵擷取結果213.類神經網路3.類神經網路223.1特徵距離3.1特徵距離233.2類神經網路架構3.2類神經網路架構244.1正確結果4.1正確結果254.2錯誤結果4.2錯誤結果26自動化表情分析系統 7.20 楊靜杰自動化表情分析系統 7.20 楊靜杰27流程圖流程圖281.人臉徵測1.人臉徵測291.1膚色徵測1.1膚色徵測301.1.1膚色徵測(RGB轉YCbCr)1.1.1膚色徵測(RGB轉YCbCr)311.1.2膚色徵測(取臨界值二值化)1.1.2膚色徵測(取臨界值二值化)321.2Sobel濾波器邊緣擷取1.2Sobel濾波器邊緣擷取331.2.1中間值濾波器P5為現在要處理的像素，將P1~P9所代表的灰階值依大小排序，然後取中間值來代替P5的值。1.2.1中間值濾波器P5為現在要處理的像素，將P1~P9341.2.2轉換結果1.2.2轉換結果351.3.1壓縮將每個5X5的區域壓縮成一個像素，若再此5X5區域內有一定比例的像素值為1，那麼就將這個區域所對應壓縮過後的像素值設為1，此比例根據經驗設為30%1.3.1壓縮將每個5X5的區域壓縮成一個像素，若再此5X361.3.2拉高拉高的目的是要避免因微小差距但結果差異很大的情形發生。1.3.2拉高拉高的目的是要避免因微小差距但結果差異很大的371.3.2拉高1.3.2拉高381.4進化演繹法1.4進化演繹法391.4進化演繹法因為綠橢圓及紅橢圓有重疊，且綠橢圓適合值較大，因此會選綠橢圓為菁英，另外藍橢圓位與其他橢圓相交，且適合值大於2.3，因此亦會被選出。1.4進化演繹法因為綠橢圓及紅橢圓有重疊，且綠橢圓適合值較401.5人臉擷取與解壓縮1.5人臉擷取與解壓縮412.特徵點2.特徵點422.1旋轉2.1旋轉432.2眼睛特徵擷取2.2眼睛特徵擷取442.3眉毛特徵擷取2.3眉毛特徵擷取452.4嘴巴特徵擷取2.4嘴巴特徵擷取462.5特徵擷取結果2.5特徵擷取結果473.類神經網路3.類神經