高 攀，郭 理，汪傳建

(石河子大學(xué)信息科學(xué)與技術(shù)學(xué)院，新疆石河子832000)

0 引言

近年來，面部表情自動識別技術(shù)因其各種應(yīng)用而被廣泛關(guān)注，如人機交互(HCI)、情感分析、自動輔導(dǎo)系統(tǒng)、交互式視頻、圖像和視頻數(shù)據(jù)庫的檢索、圖像理解和人臉動畫合成等［1-5］。文獻［6］提出的6種基本的情感，包括快樂，悲傷，恐懼，厭惡，驚訝和憤怒。表情識別方法基本上可以分為幾何分析和基于外觀分析兩大類［6］，第1種方法考慮到一些預(yù)定義的幾何位置，也被稱為基準點，以面部特征來表示面部，然而，幾何特征的表示通常需要精確和可靠的人臉特征檢測與跟蹤，這很難適應(yīng)于許多情況［7］。第2種方法是通過整體空間分析模仿面部外觀的變化，這種方法所使用的工具通常是主成分分析(PCA)［6］、獨立成分分析(ICA)［8］、Gabor 濾波器和局部二進制模式(LBP)［9］。Gabor濾波器因為其在面部分析上優(yōu)越的性能而被廣泛采用［10］，但其缺點是在時間和內(nèi)存上花銷較高，LBP作為有效的外觀特征圖像分析［11］技術(shù)與Gabor濾波器相比，節(jié)省了大量計算資源，同時又有效地保持了面部信息［12］。

雖然技術(shù)上已經(jīng)取得了很大進展，但由于面部表情的變化具有微妙性、復(fù)雜性和多變性，所以高精確識別面部表情仍然有困難。為處理這類復(fù)雜的模式識別問題，本文利用Gabor濾波器和LBP這兩個當(dāng)前最廣泛應(yīng)用于面部表情識別的特征集創(chuàng)建分類器組，使用多目標遺傳算法搜索最佳的集合作為目標函數(shù)。為驗證所提出的方法，本文設(shè)計了兩個不同的方案分別在JAFFE和Cohn-Kanade兩個不同的人臉庫上進行實驗，通過實驗可以證明:所提出方案比使用單一特征集和單分類器的傳統(tǒng)方法分別提高了5%和10%的識別率。

1 特征集方法綜述

本文選擇用來進行面部表情建模的特征集。

1.1 Gabor濾波器

Gabor濾波器已被成功地應(yīng)用于人臉表情識別，因此被選為一個特征集用于訓(xùn)練基分類器。一組Gabor內(nèi)核是一個高斯包絡(luò)和平面波的產(chǎn)物，定義如方程(1)［9］:

其中，z=(x，y)是一個空間域上的變量;kμ，v(定義如方程(2)［6］)是一個頻率矢量，用來確定 Gabor內(nèi)核的尺度和方向。

圖18 個方向(列)和5個尺度(行)的Gabor濾波器

可以使用方程(3)［10］，通過Gabor內(nèi)核的卷積得到給定的圖像I(z)在特定位置上的Gabor變換，

由方程(4)［10］得到復(fù)圖像的幅值:

其中，N是人臉圖像中標記的基準點數(shù)量;xl和yl是基準點的坐標;k是用來形成區(qū)域的周邊像素的數(shù)量。文獻［12］提出的一組來自74個不同界標的20個基準點，根據(jù)作者的觀點，這些點分布在臉的突出特征上。圖2顯示了作者使用的20個基準點。

根據(jù)方程(5)，用一個大小為K×K掩模計算出特征向量。在本文的實驗中，測試了K={1，3，5，7，9}。如前所述，提取了尺度為160的5個特征集，方向為100的8個特征集，和一個尺度和方向都為800的特征集。考慮到5個不同的掩模，用70個不同的特征集訓(xùn)練70個分類器。

1.2 局部二進制模式

局部二進制模式(LBP)最早是作為一種有效的紋理描述算子提出的［13］，由于其對圖像局部紋理特征的卓越描繪能力而獲得了十分廣泛的應(yīng)用。LBP特征具有很強的分類能力和較高的計算效率，因此被選為用于訓(xùn)練基分類器的另一個特征集。圖3為原始LBP算子，以窗口中心像素為閾值，將相鄰的8個像素的灰度值與其進行比較，若周圍像素值大于中心像素值，則該像素點的位置被標記為1，否則為0。這樣，3×3鄰域內(nèi)的8個點可產(chǎn)生8 bit的無符號數(shù)，即得到該窗口的LBP值，并用這個值來反映該區(qū)域的紋理信息。

圖2 文獻［8］提出的20個基準點

圖3 原始LBP算子

基本LBP算子的局限性在于它的小鄰域不能吸收大尺度結(jié)構(gòu)中的主要特征。為解決這個問題，算子被擴展以應(yīng)對大鄰域，采用圓形鄰域并結(jié)合雙線性插值運算，能夠獲得任意半徑和任意數(shù)目鄰域像素點。圖4是擴展的LBP算子，(P，R)表示半徑為R的圓上P鄰域等距采樣點。

LBPP，R算子產(chǎn)生2P個不同的輸出值，對應(yīng)于鄰域集中P個像素形成的2P個不同的二進制模式。對人臉圖像使用LBP分割成小區(qū)域Z0，Z1，…，Zn以提取LBP直方圖，然后每個區(qū)域提取的特征合并成一個單一的向量。圖5舉例說明這一過程。

圖4 擴展LBP算子的3個例子

圖5 從分區(qū)的面部圖像提取LBP特征

本文把人臉分為42個區(qū)(7×6)，使用3個不同的特征組合訓(xùn)練3個分類器，這3種LBP算子的組合分別是前兩種組合產(chǎn)生的特征向量每區(qū)有 59 個特征，合計 2 478 個，而最后一個組合產(chǎn)生的特征向量每區(qū)有243個特征，合計10 206個。

2 實驗結(jié)果和討論

使用兩個實驗方案來評價面部表情識別方法。實驗I中，測試對象來自訓(xùn)練對象集，實驗II中，訓(xùn)練集對象均不用于測試。第1個實驗方案經(jīng)常在文獻中出現(xiàn)，但是，第2個方案更為切合實際，因為該系統(tǒng)必須能夠?qū)]有被用來訓(xùn)練的對象進行表情分類。

本文采用支持向量機(SVM)作為基分類器。面部表情識別是一個多分類問題，假設(shè)d表示類的數(shù)目，則需訓(xùn)練d×(d-1)/2個分類器，并組織成樹形結(jié)構(gòu)，如7種不同類別的面部表情需要21個分類。

接下來簡單介紹JAFFE和Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫并在這兩個數(shù)據(jù)上做相關(guān)實驗。

2.1 數(shù)據(jù)庫

JAFFE數(shù)據(jù)庫包含10名女性對象及其213個圖像的面部表情。每個圖像分辨率為256×256像素。7個類別的圖像表情(中性，快樂，悲傷，驚訝，憤怒，厭惡，恐懼)是相同的，如圖6所示。

圖6 JAFFE數(shù)據(jù)庫中7類面部表情

Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫描繪每一個表情從中性狀態(tài)演變直到它在最后一幀達到其最高的強度的序列圖像。數(shù)據(jù)庫由1 281個圖像構(gòu)成。圖7是這個數(shù)據(jù)集的一些例子。

圖7 Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫中7類面部表情

2.2 在JAFFE數(shù)據(jù)庫上的實驗

根據(jù)所提出的方法，第1步是訓(xùn)練基分類器池。所有的分類都是基于LibSVM高斯內(nèi)核訓(xùn)練的支持向量機。通過使用JAFFE數(shù)據(jù)庫進行實驗I和實驗II，得到73個分類器的精度。分類器分為3組:3個LBP分類器、30個基于尺度的Gabor分類器和40個基于方向的Gabor分類器?？梢杂^察到，實驗II的分類器性能遠不如實驗I的表現(xiàn)。

訓(xùn)練后的分類器池作為MOGA的輸入，本文使用NSGA-II多目標遺傳算法建立分類器集合，實驗中采用如下參數(shù):種群=100，子代數(shù)=300，交叉概率=0.7，變異概率=0.01，小生境距離=0.05。因為實驗中使用73個分類器，所以染色體的個數(shù)是73;集合的錯誤率通過求和規(guī)則計算;采用組合優(yōu)化方法定義交叉概率和變異概率;使用實證法確定種群規(guī)模與子代數(shù)。

圖8顯示了實驗I和實驗II在目標平面上的種群演變?？梢杂^察到，在這兩種情況下，該算法收斂到Pareto前沿產(chǎn)生一組可能的解決方案。為了進行搜索，使用10倍交叉驗證。每個實驗重復(fù)10次，以驗證其重復(fù)性。因此，所有結(jié)果是這10次重復(fù)的平均值。

圖8 在目標平面上的種群演變

下一步是從Pareto選擇最佳的分類器集合。如前所述，高精度很重要，但集合的大小也是這類應(yīng)用的一個重要問題。從圖8可以看出:提供了準確性和大小之間的最佳權(quán)衡的集合被安置在靠近Pareto的末端。選定的集合用箭頭標記在圖8a和圖8b中，選定的分類器及其個體性能如表1所示。

盡管分類器規(guī)模相同(實驗I和實驗II分類器規(guī)模分別是5和6)，但除了LBP分類器LBP8，2以外，該集合的組成完全不同。從表1可以看到:實驗II比實驗I有相當(dāng)多的難度，但是，所提出的方法能夠為實驗找到合適的集合。

表1 選擇的分類器(JAFFE數(shù)據(jù)庫)

在實驗I中，集合性能相比較最佳分類器提高了約5%。但實驗II表現(xiàn)更佳，分類器集合相對最好的單分類器識別率提高了10%左右。實驗II選擇的分類器的性能快速查看的結(jié)果表明似乎可以拋棄3個基于Gabor的分類器，因為與基于LBP的分類器相比，他們表現(xiàn)欠佳，但這些弱分類器仍然非常重要，因為他們提供補充信息，這是集合良好性能的關(guān)鍵，如果移除3個基于Gabor的分類器，則集合的性能將下降到62%。

表2和表3比較了兩個針對所有分類器和所提方法產(chǎn)生的集合實驗的混淆矩陣。表2顯示實驗I中分類器解決了絕大多數(shù)的分類問題，在實驗II中(如表3所示)也解決了幾個問題，但還有很多改進的余地，如“悲傷”類。為了進一步減少這些問題，一個可能的選擇是使用更多的數(shù)據(jù)庫圖像來增加訓(xùn)練集。

表2 實驗I的混淆矩陣(JAFFE數(shù)據(jù)庫)

表3 實驗II的混淆矩陣(JAFFE數(shù)據(jù)庫)

表4為不同方法在JAFFE數(shù)據(jù)庫的比較，從表4可以看出:所提出的方法優(yōu)于已有文獻。

2.3 Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫的實驗

與JAFFE數(shù)據(jù)庫相同的方案被施加在Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫上進行實驗。同樣得到了73個分類器在實驗I和實驗II中的精度。通過比較兩次實驗可以很清楚地看到:Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫比 JAFFE數(shù)據(jù)庫簡單，因為Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫中面部表情圖像的變化細微。一些分類器的性能令人非常滿意，特別是在實驗I中同一對象同時參與了訓(xùn)練和測試時的精度。

與在JAFFE數(shù)據(jù)庫上的實驗一樣，算法也是收斂到Pareto前沿產(chǎn)生一組可能的解決方案。選定的集合用箭頭標記，如圖9a和圖9b所示。選定的分類和他們的性能如表5所示。同樣，對選擇的集合進行了10次重復(fù)以保證其可重復(fù)性。

表4 不同方法在JAFFE數(shù)據(jù)庫的比較

圖9 在目標平面上的種群演變

表5 選擇的分類器(Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫)

如前所述，該數(shù)據(jù)集比前一個簡單，所以它需要更小的集合減少整體的錯誤率。在這種情況下，最佳的分類器(LBP8，2)連同一個基于尺度的Gabor分類器被選定。表6顯示了實驗II的混淆矩陣，從表6中可以觀察到“恐懼”類的問題得到了解決，“恐懼”是公認最難識別的表情。

表6 實驗II混淆矩陣(Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫)

表7顯示了文獻中報道的不同方法在Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫的性能。由于已有實驗方案的差異，直接的比較是不可能的，盡管實驗方案有所差異，但所提出的方法優(yōu)于已有文獻。

表7 不同方法在Cohn-Kanade數(shù)據(jù)庫的比較

3 結(jié)論

本文提出了一個面部表情識別新方法，該方法依賴于兩個不同的特征集相結(jié)合為一個集合以提高識別的準確性。該方法結(jié)合了兩種不同的特征集，即Gabor濾波器和LBP。兩個特征集相結(jié)合為分類器集合的識別率明顯優(yōu)于個體特征集和單分類器。例如，在實驗I的情況下，集合方法的性能比最好的個體分類器提高了約5%。特別是在實驗II中，集合方法的識別率比最好的個體分類器提高了約10%。

與文獻中的各種方法相比，本文得到的識別率都略有提高。盡管取得了良好的效果，但所提出的方法仍有一些缺點。一個缺點是在Gabor特征的情況下，基準點定位存在問題。由于沒有可靠的算法在人臉圖像找到這樣的點，不正確的位置會導(dǎo)致噪聲特征向量，這個特征向量會減少對應(yīng)分類器的精確度。盡管如此，這個問題可以被集合在某種程度上緩解;另一個缺點是整個系統(tǒng)的復(fù)雜性增大，因為它需要提取兩套特征以及分類器的訓(xùn)練和選擇，但這個缺點相對于面部表情識別率的增長是值得的。

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