隨著電腦技術的不斷發展，人們在享受電腦帶來的方便與快捷的同時，對人機互動的需求也不斷增加。人機智慧互動變得尤為重要。如果電腦像人類一樣能主動適應周圍的環境，並且還能觀察、理解和產生各種「情感」，這將從根本上改變人與電腦之間的關係，最終實現自然、富有情感、和諧的人機交互，使電腦能夠更好、更全方位地為人類服務。由於人臉表情傳遞著豐富的個人情感資訊，是人們非語言交流的一種重要方式，在人與人之間的交流中扮演著重要的角色，因此電腦通過對人臉表情進行辨識，可以感知人的情感和意圖，與人類的交互就會變得更加智慧。近年來，人臉表情辨識已成為國內外模式辨識和人工智慧領域的研究熱點，其內容涉及到心理學、社會學、數學、認知科學、生物學、電腦科學等眾多學科，是一個極富挑戰性的交叉課題。
本書以人臉表情辨識為研究對象，比較全面系統地研究了人臉表情辨識系統的基本理論、演算法設計和應用，設計了一套主動視覺人臉追蹤與表情辨識系統。書中分別以動態人臉表情、微表情、魯棒表情為辨識對象，介紹了相關特徵提取、分類演算法的技術方法。書中各部分主要內容如下：第1章是人臉表情辨識系統的概述，還介紹了相關技術的國內外發展現狀。第2章針對複雜背景彩色圖像人臉快速檢測的問題，提出了一種人臉檢測與定位的方法。第3章針對動態人臉表情特徵提取的問題，提出了基於Candide3 模型的人臉表情追蹤及動態特徵提取方法。第4章詳細討論了基於動態圖像序列的表情圖像分類及實現方法。第5章研究並討論了基於主動外觀模型的人臉動態序列圖像表情特徵提取演算法。第6章設計了基於子空間分析和改進最近鄰分類的表情辨識演算法。第7章針對微表情序列圖像的分析，提出了一種微表情序列圖像的預處理方法。第8章設計了基於多尺度LBP-TOP 的微表情特徵提取方法。第9章提出了基於全域光流特徵提取與LBP-TOP 特徵結合的微表情特徵提取演算法。第10章討論了基於支持向量機和隨機森林的微表情辨識的分類器設計方法。第11章提出了一種基於Gabor 多方向特徵融合與分塊長條圖的表情特徵提取方法。第12章針對光照變化下的表情分析問題，研究了基於對稱雙線性模型的光照魯棒性人臉表情分析。第13章針對局部遮擋情況下的表情特徵提取問題，研究了一種基於局部特徵徑向編碼的局部遮擋表情特徵提取方法。第14章針對局部遮擋表情特徵提取，設計了局部累加核支援向量機分類器演算法。第15章設計了一套基於主動視覺的人臉追蹤與表情辨識系統。
本書可供從事模式辨識、表情辨識、人臉辨識系統研究的科研人員、相關專業的研究生或高年級大學生使用。
本書以人臉表情辨識為研究對象，比較全面系統地研究了人臉表情辨識系統的基本理論、演算法設計和應用，設計了一套主動視覺人臉追蹤與表情辨識系統。書中分別以動態人臉表情、微表情、魯棒表情為辨識對象，介紹了相關特徵提取、分類演算法的技術方法。書中各部分主要內容如下：第1章是人臉表情辨識系統的概述，還介紹了相關技術的國內外發展現狀。第2章針對複雜背景彩色圖像人臉快速檢測的問題，提出了一種人臉檢測與定位的方法。第3章針對動態人臉表情特徵提取的問題，提出了基於Candide3 模型的人臉表情追蹤及動態特徵提取方法。第4章詳細討論了基於動態圖像序列的表情圖像分類及實現方法。第5章研究並討論了基於主動外觀模型的人臉動態序列圖像表情特徵提取演算法。第6章設計了基於子空間分析和改進最近鄰分類的表情辨識演算法。第7章針對微表情序列圖像的分析，提出了一種微表情序列圖像的預處理方法。第8章設計了基於多尺度LBP-TOP 的微表情特徵提取方法。第9章提出了基於全域光流特徵提取與LBP-TOP 特徵結合的微表情特徵提取演算法。第10章討論了基於支持向量機和隨機森林的微表情辨識的分類器設計方法。第11章提出了一種基於Gabor 多方向特徵融合與分塊長條圖的表情特徵提取方法。第12章針對光照變化下的表情分析問題，研究了基於對稱雙線性模型的光照魯棒性人臉表情分析。第13章針對局部遮擋情況下的表情特徵提取問題，研究了一種基於局部特徵徑向編碼的局部遮擋表情特徵提取方法。第14章針對局部遮擋表情特徵提取，設計了局部累加核支援向量機分類器演算法。第15章設計了一套基於主動視覺的人臉追蹤與表情辨識系統。
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