广元人脸识别情绪分析厂家供应,情绪状态认识分析系统

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。

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。

人脸的外形很不稳定，人可以通过脸部的变化产生很多表情，而在不同观察角度，人脸的视觉图像也相差很大，另外，人脸识别还受光照条件（例如白天和夜晚，室内和室外等）、人脸的很多遮盖物（例如口罩、墨镜、头发、胡须等）、年龄等多方面因素的影响。

人脸识别主要用于身份识别。由于视频监控正在快速普及，众多的视频监控应用迫切需要一种远距离、用户非配合状态下的快速身份识别技术，以求远距离快速确认人员身份，实现智能预警。人脸识别技术无疑是佳的选择，采用快速人脸检测技术可以从监控视频图象中实时查找人脸，并与人脸数据库进行实时比对，从而实现快速身份识别。
生物识别技术已广泛用于、、银行、社会福利保障、电子商务、安全防务等领域。例如，一位储户走进了银行，他既没带银行卡，也没有回忆密码就径直提款，当他在提款机上提款时，一台摄像机对该用户的眼睛扫描，然后迅速而准确地完成了用户身份鉴定，办理完业务。这是美国德克萨斯州联合银行的一个营业部中发生的一个真实的镜头。而该营业部所使用的正是现代生物识别技术中的“虹膜识别系统”。此外，美国“9.11”事件后，反恐怖活动已成为各国的共识，加强机场的安全防务十分重要。美国维萨格公司的脸像识别技术在美国的两家机场大显神通，它能在拥挤的人群中挑出某一张面孔，判断他是不是通缉犯。
人脸自动对焦和笑脸快门技术：是面部捕捉。它根据人的头部的部位进行判定，确定头部，然后判断眼睛和嘴巴等头部特征，通过特征库的比对，确认是人面部，完成面部捕捉。然后以人脸为焦点进行自动对焦，可以大大地提升拍出照片的清晰度。
笑脸快门技术就是在人脸识别的基础上，完成了面部捕捉，然后开始判断嘴的上弯程度和眼的下弯程度，来判断是不是笑了。以上所有的捕捉和比较都是在对比特征库的情况下完成的，所以特征库是基础，里面有各种典型的面部和笑脸特征数据。
如电子护照及身份证。这或许是未来规模应用。在国际民航组织已确定，从2010年4月1日起，其118个成员国家和地区，使用机读护照，人脸识别技术是首推识别模式，该规定已经成为国际标准。美国已经要求和它有出入免签证协议的国家在2006年10月26日之前使用结合了人脸指纹等生物特征的电子护照系统，到2006年底已经有50多个国家实现了这样的系统。美国运输安全署（Transportation Security Administration）计划在全美推广一项基于生物特征的国内通用旅行证件。欧洲很多国家也在计划或者正在实施类似的计划，用包含生物特征的证件对旅客进行识别和管理。中国的电子护照计划公安部一所正在加紧规划和实施。
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。
对应于不同的情绪诱发方法，情绪识别方法也各不相同，常见的情绪识别方法主要分成 两大类:基于非生理信号的识别和基于生理信号的识别。基于非生理信号的情绪识别方法主要包括对面 部 表 情 和 语 音 语 调 的 识 别。面 部 表 情 识别方法是根据表情与情绪间的对应关系来识别不同的情绪，在特定情绪状态下人们会产生特定的面部肌肉 运 动 和 表 情 模 式，如 心 情 愉 悦 时 嘴 角 角 上翘，眼部会出现环形褶皱; 愤怒时会皱眉，睁大眼睛等。目前，面部表情识别多采用图像识别的方法来实现 [6-7]。语音语调识别方法是根据 不 同 情 绪 状态下人们的语言表达方式的不同来实现的 [8]，如心情愉悦时说话的语调会比较欢快，烦躁时语调会比较沉闷。基于非生理信号识别方法的优点是操作简单，不需要特殊设备。缺点是不能情绪识别的可靠性，因为人们可以通过伪装面部表情和语音语调来掩饰自己的真实情绪，而这种伪装往往不易被发现。其次，对于患有某些特殊疾病的残疾人来说，基于非生理信号识别的方法往往难以实现 [1]。