基于众包采集的表情识别训练系统的研制

摘要

人脸表情识别是指机器通过算法得到人脸表情信息，从而判断人的心理和情绪。表情识别涉及图像处理和机器视觉等多学科领域，发展迅猛，算法多样，但是新颖高效的算法都是由大量图像数据支撑的，对于标定好的表情数据样本在数量上的需求极大。可以说，情感样本图像数量的不足是制约表情识别算法发展的最大难题。
　　众包技术是一种新的生产组织方式。在最近几年的时间里，众包已经广泛地扩散进互联网领域。尽管是一个相对新兴的技术，但是众包技术拥有设计良好的激励机制，数量庞大的各行各业的众包工作者，多种灵活的组织生产形式以及高效率的信息流动。这些优点使得众包技术已经产生了许多引人注目的成功案例。值得借鉴。将众包方式作为情感样本图像的采集方式非常可行。
　　针对情感样本图像难以获取的问题，本文提出一种基于众包采集的，利用移动终端APP和社交平台共享的方式，基于安卓平台开发出一款表情识别训练系统，通过APP和社交平台来吸引大量用户以众包的形式参与完成对情感样本图像的采集和表情标定工作，系统根据用户的标定投票数来确定表情的最终标定。系统在设计中运用社交平台传播快、传播广的优势，在高效率，短时间的情况下收集到海量准确度非常高的人脸表情数据及其标定信息。系统通过不断输入并训练采集到的样本，演进表情识别算法，对于特殊表情仍然有很高的识别准确率。
　　最后本文对整个系统进行了测试，包括核心功能模块的功能测试，以及通过使用本系统采集到的海量情感样本图像不断演进CNN算法，对不同图像识别效果的测试。测试通过表明系统功能完善，完成了表情数据的收集、训练、识别、标定和存储，并兼具社交功能。该系统收集到的大量情感样本图像数据将大大有助于表情识别的研究。

目录

声明

1 绪论

1.1 研究背景

1.2 国内外研究现状

1.3 研究内容与目的

1.4 论文章节组织安排

2 相关技术介绍

2.1 人脸表情识别技术

2.2 Android平台开发技术

2.3 众包技术

2.4 本章小结

3 基于众包采集的表情识别训练系统的分析与设计

3.1 系统的需求分析和架构设计

3.2 众包采集APP模块设计

3.3 表情识别训练模块设计

3.4 数据库设计

3.5 本章小结

4 基于众包采集的表情识别训练系统的实现

4.1 系统开发环境

4.2 众包采集APP模块实现

4.3 表情识别训练模块实现

4.4 本章小结

5 基于众包采集的表情识别训练系统的测试

5.1 功能测试

5.2 应用测试

5.3 本章小结

6 总结与展望

6.1 现有工作总结

6.2 未来方向展望

致谢

参考文献