德阳人脸识别情绪分析系统安装,面部识别:解读表情

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。

不同个体之间的区别不大，所有的人脸的结构都相似，甚至人脸器官的结构外形都很相似。这样的特点对于利用人脸进行定位是有利的，但是对于利用人脸区分人类个体是不利的。

如计算机登录、电子政务和电子商务。在电子商务中交易全部在网上完成，电子政务中的很多审批流程也都搬到了网上。而当前，交易或者审批的授权都是靠密码来实现，如果密码被盗，就无法安全。但是使用生物特征，就可以做到当事人在网上的数字身份和真实身份统一，从而大大增加电子商务和电子政务系统的可靠性。
情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪是一种综合了人的感觉、思想和行为的状态，它包括人对外界或自身刺激的心理反应， 包括伴随这种心理反应 的 生 理反应。在 人 们 的 日 常工作和生活中，情绪的作用无处不在。在医疗护理中，如果能够知道患者、特别是有表达障碍的患者的情绪状态，就可以根据患者的情绪做出不同的护理措施，提高护理 量。在产品开发过程中，如 果能够识别出用户使用产品过程中的情绪状态，了解用户体验，就 可 以 改 善 产 品 功 能，设 计 出 更 适 合 用户需求的产品。在各种人-机交互系统里，如果系统能识别出人的情绪状态，人与机器的交互就会变得更加友好和自然。因此，对情绪进行分析和识别是神经科学、心理学、认知科学、计算机科学和人工智能等领域的一项重要的交叉学科研究课题。
基于生理信号的情绪识别方法，主要包括基于自主神经系统( autonomic nervous system) 的情绪 识别和 基 于 中 枢 神 经 系 统( central nervous system) 的情绪识别。基于自主神经系统的识别方法是指通过测量心率、皮 肤 阻 抗、呼吸等生理信号来识别对应的情绪状态。美国麻省理工学院的 Picard 等人通过对人体自主神经系统的测量和分析，识别出了平静、生气、厌恶、忧伤、愉悦、浪漫、开心和畏惧等 8 种不同的情绪[20]。这些自主神经系统的生理信号虽然无法伪装，能 够 得 到 真 实 的 数 据，但 是 由 于 准 确率低且缺乏合理的评价标准，因此不太适合于实际应用。基于神经系统的识别方法，是指通过分析不同情绪状态下大脑发出的不同信号来识别相应的情绪。这种方法不易被伪装，并且与其他生理信号识别方法相比识别率较高，因此越来越多的被应用于情绪 识 别 研 究 [1]。