玉树人脸识别情绪分析系统,人脸识别分析-智能识别系统

基于知识的表征方法主要是根据人脸器官的形状描述以及他们之间的距离特性来获得有助于人脸分类的特征数据，其特征分量通常包括特征点间的欧氏距离、曲率和角度等。人脸由眼睛、鼻子、嘴、下巴等局部构成，对这些局部和它们之间结构关系的几何描述，可作为识别人脸的重要特征，这些特征被称为几何特征。基于知识的人脸表征主要包括基于几何特征的方法和模板匹配法。

所谓自然性，是指该识别方式同人类（甚至其他生物）进行个体识别时所利用的生物特征相同。例如人脸识别，人类也是通过观察比较人脸区分和确认身份的，另外具有自然性的识别还有语音识别、体形识别等，而指纹识别、虹膜识别等都不具有自然性，因为人类或者其他生物并不通过此类生物特征区别个体。

不被察觉的特点对于一种识别方法也很重要，这会使该识别方法不令人反感，并且因为不容易引起人的注意而不容易被欺骗。人脸识别具有这方面的特点，它完全利用可见光获取人脸图像信息，而不同于指纹识别或者虹膜识别，需要利用电子压力传感器采集指纹，或者利用红外线采集虹膜图像，这些特殊的采集方式很容易被人察觉，从而更有可能被伪装欺骗。

人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。
情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别，现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分。情绪识别研究的内容包括面部表情、语音、心率、行为、文本和生理信号识别等方面，通过以上内容来判断用户的情绪状态。
对应于不同的情绪诱发方法，情绪识别方法也各不相同，常见的情绪识别方法主要分成 两大类:基于非生理信号的识别和基于生理信号的识别。基于非生理信号的情绪识别方法主要包括对面 部 表 情 和 语 音 语 调 的 识 别。面 部 表 情 识别方法是根据表情与情绪间的对应关系来识别不同的情绪，在特定情绪状态下人们会产生特定的面部肌肉 运 动 和 表 情 模 式，如 心 情 愉 悦 时 嘴 角 角 上翘，眼部会出现环形褶皱; 愤怒时会皱眉，睁大眼睛等。目前，面部表情识别多采用图像识别的方法来实现 [6-7]。语音语调识别方法是根据 不 同 情 绪 状态下人们的语言表达方式的不同来实现的 [8]，如心情愉悦时说话的语调会比较欢快，烦躁时语调会比较沉闷。基于非生理信号识别方法的优点是操作简单，不需要特殊设备。缺点是不能情绪识别的可靠性，因为人们可以通过伪装面部表情和语音语调来掩饰自己的真实情绪，而这种伪装往往不易被发现。其次，对于患有某些特殊疾病的残疾人来说，基于非生理信号识别的方法往往难以实现 [1]。