人脸表情识别方法研究进展

随着计算机技术的进步,人工智能与模式识别技术得到很快的发展.人脸表情识别(FER)作为智能化人机交互技术中的一个重要组成部分,有着广泛的应用前景和潜在的市场价值,近年来得到了广泛的关注.本文介绍了人脸表情识别常的用方法,并对未来的人脸表情识别发展方向进行了展望.     

图说天下

分享快乐的冰淇淋售货机 在今年的戛纳广告节上，联合利华公司的“分享快乐”（Share Happy）冰淇淋售货机广受人们关注。这台售货机的特别之处在于，它内部设置有一部“面部表情识别系统”，可以识别出购买者的性别、年龄，也能判断出他／她是否在微笑以及微笑的程度。     

基于改进AlexNet卷积神经网络的人脸表情识别

为了解决传统卷积神经网络用于人脸表情识别准确率不高的问题，提出了一种基于改进深度AlexNet卷积神经网络的表情识别方法。该方法基于AlexNet网络的基本结构，采用单图形处理单元（Graphics Processing Unit，GPU）进行训练，减少了两层卷积层和一层全连接层，在每层卷积层后加上批标准化（Batch Normalization，BN）代替原来的局部归一化，并在全连接层后加上Dropout正则化进一步防止过拟合。与AlexNet模型相比，改进的网络结构更简单、复杂度低、参数量少，可以节省大量模型训练时间进行快速预测，且更不易过拟合，同时加快了模型收敛速度，提高了网络泛化能力。在Fer2013数据集以及CK+数据集上进行实验，结果表明，所提方法分别得到了68.85%和97.46%的识别率，较其他人脸表情识别方法的识别率有一定提高。     

一种基于3D-CNN的微表情识别算法

微表情是一种持续时间很短暂的面部表情。针对其识别率低的问题，提出了一种基于三维卷积神经网络（3D Convolutionnal Neural Network，3D-CNN）的微表情识别算法。使用Keras作为网络框架，在3D-VGG-Block(3Dimension Visual Geometry Group Block,3D-VGG-Block)的基础上加入批量归一化算法以及丢弃法，提升网络深度与训练速度的同时有效地防止过拟合；针对数据集稀少的问题，采取随机设置起始帧的位置，提前设定每次读取帧序列的长度，循环操作，在将所有数据均遍历的同时，达到数据增广的目的。该算法在CASME II数据集上的识别率最高达68.85%，在识别率上有一定优势。     

基于正面人脸的耳朵定位技术研究

现目前在人耳识别技术中,对人耳的定位主要是采用基于人眼和其他面部特征的位置信息向人脸两边进行检测,通过边缘信息跟踪进行定位。该方法在算法上存在计算量大,对人眼等面部特征的提取精确度要求较高等的问题。研究了一种通过对人头发鬓角进行提取,然后经鬓角端点来进行人耳定位的方法。实验结果表明,该方法能够较准确地定位人耳,且运算量较小,无需依赖人脸其他面部特征位置信息的特点,对人脸及人耳识别技术的研究有一定参考作用。     

基于角度距离损失与小尺度核网络的表情识别

针对人脸表情类内差异大、类间相似度高导致识别率低的问题,提出了一种基于角度距离损失与小尺度核网络的表情识别方法。网络基于3×3卷积核,在网络中加入融合空间金字塔注意力的点积残差块,引入Dropblock正则化,并提出了低层特征掩膜化。该模型低层特征具备高层特征的语义信息,而且参数量较少,结构简单有效。训练时,使用提出的基于角度距离损失函数监督神经网络学习,提高了网络的类间特征分离和类内特征聚类的特征判别能力。实验结果表明,该方法在CK+和FER2013数据集上识别准确率分别达到了97.88%和72.81%,具有较强竞争力。此外,消融实验表明所提出的改进方法可提高表情识别率,进一步验证了其有效性。     

分析舞蹈表演内在情感与外在表情变化

舞蹈表演作为艺术形式的一种,在艺术表演中占据着举足轻重的地位,其精华在于给人以美的享受,通过肢体动作来表现出艺术的美。随着社会主义现代化的不断发展,人们对于艺术美感的需求也日益扩大,为满足人们对于"美"的需求,舞蹈表演的内涵也开始逐渐提升。在进行舞蹈表演的过程中,每一处细节都展现着舞蹈的灵魂,这就对舞者的表演内涵提出了更高的要求,如内在情感如何通过外在面部表情进行表达,也成为了舞蹈表演中应着重探讨的课题之一。     

“表情包时代”高职生网络交际行为研究

随着互联网的发展与普及,网络交往成为人际沟通中的另一种重要模式。近年来,尤其是在青年学生之间的网络沟通中,表情包成为网络沟通过程中不可缺少的一部分,无论是微信聊天和还是QQ聊天,甚至是其他自媒体,表情包随处可见。可以说,"表情包时代"已经到来。表情包广泛的使用,也在潜移默化中影响青年学生之间的人际交往。以高职学生为研究对象,以高职学生表情包使用情况为基础,深入分析表情包交际的效果,探究表情包广泛使用的深层原因,并对利用表情包开展思政工作提出对策。     

非言语交际中的面部表情拾零

近年来,学者们对非言语交际做了很多研究。当人们不通过书面的或口头的语言传递思想时,非言语交际就发生了,即人们可以通过面部表情、手势语等手段表达自己的思想。既然如此,在英语教学中,合理地利用面部表情,可以帮助我们改善教学质量,实现教学相长。     

想看深圳

没有走进这个城市之前，对它总有许多说法，想看深圳人的脸色，最好在早上的公共汽车上，一车的人包准是一脸的“酷”——冷冷的，没有任何表情，这也是深圳人面对生活压力的表情，不过，这里的服务态度是最好的，你就是喝一碗粥，也能享受舒服的服务。     

一种获取雷达目标一维距离像的方法

利用高分辨一维距离像进行目标识别在现代雷达中已成为一个重要的研究课题。本文基于雷达信号设计和互相关接收处理技术,研究了一种利用目标回波,逐次获取一维距离像的方法。与冲激雷达相比,这种方法能显著提高信噪比,并且这个方法的收敛速度快,一般迭代10次以内即达到稳定。     

面向5G的大规模MIMO技术综述

未来第5代移动通信系统(5G)中无线数据业务量的爆发性增长推动着研究人员发展新的颠覆性技术。作为5G的关键候选技术之一，大规模多入多出(MIMO)在基站使用远超激活终端数的天线，能增加一个数量级的频谱效率并大幅降低发射功率。首先介绍了大规模MIMO的系统模型和理论性能，其次分析和归纳了在信道测量与建模、信道信息获取、传输方法的研究成果，然后简述了实验和测试进展，最后讨论了未来研究方向。     

基于人工智能的足迹识别与特征提取

针对战场感知及侦破现场中传统人工主观经验检验与识别模式误差较大的问题，提出了一种基于人工智能的足迹识别与特征提取方法。采用三维形貌重构系统进行足迹图像采集，并将数字图像处理算法与传统足迹检验法结合，提取足迹的区域关系特征和形状长度特征，进而采用支持向量机的模式识别方法对提取的特征进行立体足迹身份鉴别对比实验。实验结果表明，所提方法准确率超过人工鉴别准确率，达到99.1%，可应用于战场感知及侦破现场足迹准确检测与识别，也可推广应用于人体身份鉴别的相关领域。     

The power of beauty: Be your ideal self in online reviews—an empirical study based on face detection

Beauty can increase people's self-confidence and offer premium benefits in social activities. Unlike natural appearance, beauty on the internet depends greatly on people's ideal selves. Different from previous research, this study investigated the relationship between profile image's facial beauty and online reviews. Based on 25,322 face detection results, our findings showed that people's behaviors corresponded to their created beautiful self-image, which resulted in posting negative and detailed online reviews. Moreover, beauty diminished the inhibiting effect caused by clear facial disclosure. Our results enrich the understanding of online beauty, self-presentation, self-disclosure, and rating bias in online shopping platforms. The practical implications for online platforms are also discussed.     

Privacy in Doubt: An Empirical Investigation of Canadians' Knowledge of Corporate Data Collection and Usage Practices

We investigate Canadians' level of awareness of the ways in which businesses collect and use their data via existing and emerging technologies, including facial and voice recognition, mobile location tracking and the Internet of Things. In a survey of 1,005 Canadians, we found that many respondents are ill informed about how their data are being collected and used. Such low awareness of data practices is partially explained by the shortcomings of the “privacy notice.” We suggest further research into alternative methods of informing Canadians about corporate data practices and of enhancing individuals' control of private data in today's increasingly connected and mobile world. Copyright © 2018 ASAC. Published by John Wiley & Sons, Ltd.     

Emotion and advertising effectiveness: A novel facial expression analysis approach

Neuroscience has revealed the importance of emotion in the human cognitive process. For the first time, a GfK-EMO Scan, a facial expression recognition software developed by the Fraunhofer Institute for Integrated Circuits IIs, is used to investigate the long-term effect of advertising on individual attitudes toward driving. The effects of high emotional and low emotional advertising were measured using the GfK-EMO software on 60 participants with a 50/50 male to female ratio. Each participant was subjected to either a high emotional or low emotional safe driving video advertisement. While watching the advertisement, the GfK-EMO facial recognition software recorded the unconscious emotions of participants who were also requested to fill a modified version of the National Survey of Speeding Attitudes and Behavior. A driving attitude score was then computed using this survey directly after the participant had viewed the advertisement and again two weeks later. Noticeable differences in the attitude score were recorded between participants having watched the high emotional advertisement against participants having watched the low emotional advertisement. The high emotional advertisement generated a higher and more durable safe driving attitude score in comparison to the low emotional advertisement.     

面向未来无线通信系统的小蜂窝网络综述

为了满足人们日益增长的数据流量需求,未来无线通信系统将向更小的小区部署迁移。小蜂窝网络是下一代无线通信系统的关键技术,也是适应未来更加复杂通信环境的有效途径。首先介绍了小蜂窝网络的基本概念,论述了其主要的技术特点和独特的应用优势,分析了其在未来无线通信系统中与其他各种技术可能的融合场景并讨论了对应的特点和存在的难题;然后概述了小蜂窝网络技术发展过程中所面临的主要挑战,分析了目前主要的研究成果和解决方案;最后,结合下一代无线通信的关键技术,如大规模多输入多输出通信、毫米波通信、D2D（Device-to-Device）通信和认知无线电技术等,总结了小蜂窝网络的应用现状并分析了其市场和发展前景。