【人脸表情识别】微表情识别系统【含GUI Matlab源码 1808期】_微表情分析系统

⛄一、微表情识别简介

1 理论依据
人类对人像的研究从未停歇，从我国春秋时期的《左传》，汉代的《汉书·艺文志·相人》中便有关于相面的记载，再到国外的查尔斯·贝尔表情的剖析与哲学、达奇恩博士人像的机制研究、达尔文对人类和动物的表情研究等，直到今天人们开始利用计算机对人像识别生物工程递进式研究，都在潜移默化的证明着人像的重要性、不可替代性。当前大数据、5G、智慧城市等前沿技术的兴起，使得安全领域的专家及公安机关开启了对计算机人脸识别技术的应用研究，它如同指纹、虹膜一样，具有特定性的生物特征。

目前，计算机对人像面部的识别和分析主要从两个方面进行，一是固定的面部特征分析。基于人像面部整体的研究进行计算识别的方法，主要包括Eigenface方法、SVD分解法、局部二进制编码直方图、隐马尔可夫模型(Hidden Markov Model,HMM)方法及神经网络方法等;二是对运动的面部特征进行分析。将人像基准点的相对比率和其他描述人像面部特征的形状参数或类别参数等一起构成识别特征向量。

2 人像微表情的生物特征
人是由猿进化而来的，人的表情有其生物根源。正如英国生物学家达尔文在《人类和动物的表情》一书中所指出的那样，人类的表情和姿势是人类祖先表情动作的遗迹。所以，人的许多最基本情绪，如:喜、怒、哀、乐等原始表情是具有全人类的共性。

3 人像识别的具体流程
从狭义上来讲，人像识别是对以人脸为主的分析、特征提取和识别。