近幾年來,虛擬現(xiàn)實(shí)（Virtual Reality,VR）技術(shù)在智能醫(yī)療領(lǐng)域的應(yīng)用被廣泛關(guān)注,尤其是抑郁癥的診療。VR設(shè)備通過分析使用者觀看刺激材料后的面部表情,獲得場景與心理的對(duì)應(yīng)關(guān)系,進(jìn)行抑郁癥的診斷,進(jìn)而在虛擬環(huán)境中進(jìn)行沉浸式引導(dǎo)治療。傳統(tǒng)的視覺表情識(shí)別方案無法對(duì)被VR設(shè)備遮擋的人臉圖像進(jìn)行表情識(shí)別,故現(xiàn)有VR設(shè)備大多采用肌電傳感器采集面部肌肉運(yùn)動(dòng)產(chǎn)生的電信號(hào)分析表情類別。然而額外的傳感器會(huì)給佩戴者帶來不舒適的體驗(yàn),并且傳感器采樣點(diǎn)有限,造成表情識(shí)別準(zhǔn)確率不高。因此,針對(duì)VR智能醫(yī)療等對(duì)使用者表情信息需求度很高的場景,以及現(xiàn)有VR設(shè)備通過肌電信號(hào)分析表情類別的不足,本文提出了一種基于人臉復(fù)原的表情識(shí)別算法,將問題分解為VR情景遮擋人臉圖像的復(fù)原和復(fù)原人臉圖像的表情識(shí)別兩個(gè)子問題,以準(zhǔn)確識(shí)別被VR設(shè)備所遮擋的人臉面部表情。本文的研究工作概括如下:1.提出一種VR情景遮擋人臉圖像數(shù)據(jù)集的生成方法,使用多任務(wù)級(jí)聯(lián)卷積網(wǎng)絡(luò)（MTCNN）對(duì)VGGFace2人臉數(shù)據(jù)集進(jìn)行人臉檢測、人臉對(duì)齊及裁剪,Dlib機(jī)器學(xué)習(xí)庫檢測68個(gè)人臉特征點(diǎn)并使用仿射變換模擬穿戴VR設(shè)備,構(gòu)建11000組VR設(shè)備遮... 

【文章來源】：華南理工大學(xué)廣東省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

VR內(nèi)置攝像頭拍攝的眼球圖像

圖 1-3 佩戴 VR 設(shè)備的遮擋人臉圖像適合模型訓(xùn)練但卻接近真實(shí) VR 情景的遮擋人臉圖復(fù)原的質(zhì)量。擋人臉圖像復(fù)原的質(zhì)量備對(duì)人臉圖像的遮擋尺度大，故高質(zhì)量的人臉復(fù)原響表情識(shí)別的準(zhǔn)確率，且復(fù)原圖像的人臉身份特征結(jié)果。因此，如何對(duì)大尺度遮擋的人臉圖像進(jìn)行高征是一個(gè)研究重點(diǎn)。臉圖像的表情識(shí)別統(tǒng)的表情識(shí)別方法還是基于深度學(xué)習(xí)的表情識(shí)別方表情，標(biāo)準(zhǔn)數(shù)據(jù)集的人臉圖像和復(fù)原人臉圖像本身存證模型對(duì)標(biāo)準(zhǔn)表情數(shù)據(jù)集具有高識(shí)別率，同時(shí)對(duì)復(fù)別效果是一個(gè)研究難點(diǎn)。

第二章 相關(guān)知識(shí)概述第二章 相關(guān)知識(shí)概述于 VR 情景遮擋人臉圖像復(fù)原的表情識(shí)別整體架構(gòu)如圖 2-1 所示。首先要的預(yù)處理，主要包括：人臉檢測，人臉對(duì)齊等，模擬穿戴 VR 設(shè)備生成 V臉圖像數(shù)據(jù)集；接著對(duì)遮擋人臉圖像復(fù)原模型進(jìn)行訓(xùn)練及測試；最后對(duì)表進(jìn)行訓(xùn)練，使用復(fù)原后的人臉圖像進(jìn)行測試，作為 VR 情景遮擋人臉圖像

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于變分偏微分方程圖像修復(fù)技術(shù)研究[J]. 徐黎明,吳亞娟,劉航江.  西華師范大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版). 2016(03)
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[3]改進(jìn)優(yōu)先級(jí)的分步匹配圖像修復(fù)算法[J]. 朱曉臨,王傳奇,范承凱.  圖學(xué)學(xué)報(bào). 2015(03)
[4]圖像修復(fù)TV模型的快速算法研究[J]. 孫向榮,劉芳芳.  計(jì)算機(jī)技術(shù)與發(fā)展. 2014(11)
[5]采用CDD模型的自適應(yīng)圖像修復(fù)算法[J]. 印勇,李丁,胡琳昀.  重慶大學(xué)學(xué)報(bào). 2013(04)

碩士論文
[1]基于紋理合成的Criminisi圖像修復(fù)算法[D]. 彭春華.湖北民族學(xué)院 2018



本文編號(hào)：3533400