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摘要：随着科学技术的飞速发展，计算机在人们日常生活中的重要性越来越突出。人工智能作为计算机应用的重要组成部分，已经逐渐开始崭露头角，为科学技术带来了新的发展机遇和挑战。面部表情识别技术是人工智能技术的主要应用场景之一，是智能交通、公共安全等多个领域的热门研究课题和发展方向。本文对面部表情识别技术进行了研究和分析。
关键词：表情识别，人工智能，人机交互
引言
近几年来，随着计算机技术的飞速发展，计算机已经从一种简单的工具转变为人们生活中不可或缺的一部分。由于计算机技术在人们日常生活中的参与度越来越高，计算机技术越来越人性化和智能化，人们希望计算机能够理解人们的感情，人机交互更加畅通，计算机真正成为人类的好帮手，为人们的工作和生活带来前所未有的便利。近几年来，基于人工智能的面部表情识别技术得到了飞速发展。作为人工智能的重要组成部分，面部表情识别技术在多个学科和领域有着广泛的发展前景。
人脸的表情蕴含着丰富的信息，在人们日常生活中，面部表情是语言交流以外最重要的信息交换方式。近几年来，面部表情识别技术在图像识别和人工智能领域获得了广泛的关注。对人脸表情进行分析和识别的研究具有非常高的应用价值。面部表情的研究涵盖了生物学、数学等多个学科，涉及图像的分析、理解和分类。面部识别技术的研究对这些学科和领域的发展具有积极的促进作用。同时，由于面部识别技术具有很高的实用性，将会对许多行业产生深远的影响。
面部表情识别技术通过提取人脸图像中有效的表情特征，和已有的表情特征库中的数据进行对比，达到面部表情识别和分析的目的。不同的识别方法在不同的条件下，所达成的分析效果和分析效率也有所差异。对于每一种方法而言，表情特征提取是非常重要的步骤，因此，如何有效地选择和优化表情提取算法，提高识别效率和识别准确率，是面部表情识别研究的要点[1]。
面部识别的应用领域
智能化人机交互
随着人工智能技术的快速发展，人们不满足于仅仅同计算机之间进行简单的机械式人机交互，人们希望计算机能够理解人类的语言和情绪。面部识别技术通过对人脸的定位、观测和分析，可以在人机之间进行智能化的理解和响应。面部识别技术可以使人机交互更加人性化和智能化，极大地满足了人们的需求。
安全领域的智能监控
在我们的生活中，一些特殊的工作岗位对于安全问题的要求非常高。可以使用面部表情识别技术对工作人员的面部表情进行实时监控，动态掌握工作人员的精神状态和工作强度，对于可能出现的安全问题进行警报，来提高工作人员的工作安全性。此外，可以使用面部表情识别技术，在人流量大的公共场所监控面部表情异常人群，来达到预警的目的，保障公共场所的安全。
心理状态分析
作为日常生活中必不可少的交流方式，面部表情可以直观地表达人们的情感。通过对犯罪嫌疑人、精神病患者等特殊的人群进行面部表情识别，动态监控这类人的情感变化，并对这些变化进行分析，可以帮助我们理解他们的内心情感，理解他们的内在行为，以期解决实际问题。面部表情识别技术可以帮助警察、安全保障人员等特殊工作者提高工作效率，在保障社会安全方面发挥着重要的作用。
医护监护
在目前的社会发展现状下，医疗资源较为匮乏，医患模式通常是一对多，对于重症监护病人或者活动受限的病人来说，一对多的医患模式带来了相当大的安全隐患，有可能造成很严重的后果。
期刊文章分类查询,尽在期刊图书馆通过使用表情识别技术，对患者面部表情进行记录和分析，在可能面临突发情况的时候发出预警，最大限度地保障患者能够得到及时地救治。
教学监护
人脸表情识别技术同样可以运用于教学中。比如，当使用远程教学或者授课人数较多的时候，通过使用表情识别技术，对学生面部表情进行记录和分析，帮助老师获取教学反馈，判断学生学习质量，并及时对教学内容进行调整，保障教学质量。
娱乐产业
动漫、电影及游戏等声乐娱乐产业越来越受到广大消费者的青睐。利用面部识别技术，通过对人们真实表情的记录和分析，帮助娱乐产业制造出真实生动的人物形象，极大地促进了声乐娱乐产业的发展。
面部表情识别方法
面部表情识别技术是人工智能领域的重要课题，在各行各业有着广泛的应用前景。由于人类表情的复杂性，面部识别技术的研究非常具有挑战性。近几年来，面部表情识别研究方法得到了较快的发展，主要研究过程如下：
人脸检测和定位
在图像中对人脸进行检测和确切定位是面部识别的第一步。通过对人脸进行建模，对图像和人脸模型进行匹配，利用人脸所遵循的普遍规则，如灰度分布、轮廓规则、运动规则等特征，获取可能存在的面部区域。
面部表情提取
基于几何特征的识别是最早的识别方法之一，由于人脸是由多种几何线条组成，表情的变化也会导致面部几何形状的改变，可以通过对人脸进行分解，对关键器官进行几何形状的识别，通过匹配预先生成的表情库，获取待分析区域的表情信息。
基于统计的识别方法要求尽可能多地保留待分析区域的信息，通过对整个表情图像进行变换来获取主要的面部表情特征。由于人类不同的面部表情下，各个面部器官是相互关联的，几何分析法割裂了器官之间的关联性，因此容易造成误判。基于统计的识别方法通过复杂的统计规则，对整个待分析区域的器官进行联合分析，最大限度地保证了分析结果的准确性[2]。
基于模型的识别对待分析人脸图像进行3D建模，将建模结果与预先准备好的面部表情3D模型库进行整体匹配，获取最为接近的表情模型。基于模型的识别具有很高的准确度，但是要求建立完整丰富的面部表情模型库。
此外，还有利用小波分析进行图像识别、利用隐马尔科夫模型对面部微表情进行分析等多种分析算法。同时，由于人类表情和心理学、生物学知识的紧密关联，通过机器学习与心理学、生物学知识相结合的方法，可以有效提高面部表情识别技术的准确率，越来越多的研究人员开始深入研究基于心理学和生物学的情感计算这一课题，为面部表情识别技术提供新的发展和研究方向。
总结
面部表情识别是一个非常有挑战性的课题，对人脸表情进行分析和识别的研究具有非常高的应用价值。虽然在近几年来，面部表情识别技术取得了较大的进展，但是目前许多研究理论还不完善，算法和模型构建并不成熟，真正在实际生产生活中的应用比较少。但是毋庸置疑，面部表情识别将会是未来科技发展的一个重要方向，将会为人们的生产生活带来非常大的影响。对于面部表情识别的研究具有非常重要的现实意义。
参考文献：
[1]朴林植，赵杰煜.基于统计形状分析的人脸基本表情分析[J]. 宁波大学学报（理工版）， 2009，22（2）：196-210.
[2]陆慧聪.面部表情识别系统中表情特征提取与识别算法的研究[D].东南大学，2006.
论文作者:杜力
论文发表刊物:《学习与科普》2019年37期
论文发表时间:2019/12/4
标签：面部论文; 表情论文; 技术论文; 人工智能论文; 对人论文; 图像论文; 人机论文; 《学习与科普》2019年37期论文;