摘要: | 本專題是利用基於改良的主動外形模型(Active Shape Model, ASM)的人臉與表情辨識之應用與研究,共分為四部份,其一為自動化偵測人臉,採用哈爾特徵(Haar-like Features)的人臉偵測方法;其二為自動化標記特徵點,採用索貝爾邊緣檢測(Sobel Edge Detection)方法與自創的十字旋轉搜尋法(Cross-rotation Search Approach);其三為以主動外形模型做自動化人臉辨識;其四為人臉表情辨識,擷取人臉兩眉間的物件,再採用索貝爾邊緣檢測技術用以偵測物件的邊緣來判別人臉的表情。實驗結果顯示,其即時(Real-Time)人臉與表情辨識,可同時辨識兩者,且辨識率平均可達83%及自動標記特徵點效能平均僅需花費0.015秒;本系統可以透過網路攝影機(Web-cam)即時判別使用者的身分與表情,以達到自動化即時人臉與表情的辨識。 |