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基于面部识别的情感辅助调节系统 　　摘 要：随着识别技术被广泛地应用到各个领域，人脸识别技术也日渐成熟。通过人脸的面部表情特征而识别当前人的情感状态也已经被心理学研究证明。基于此，本文提出了基于面部识别的情感调节系统设计，它利用目前的人脸识别技术将人面部某些特定部位的变化加以分析和归类，并进行情感的识别，进一步通过情感匹配技术从人的视觉、听觉、嗅觉甚至触觉等感官方面进行有利引导，从而对人的心理状态起到调节、优化的作用。 　　关键词：心理学；人脸识别；情感匹配；感官调节 　　中图分类号：G434 文献标识码：A 　　0.引言 　　随着科学技术的进步和智能手机的出现，越来越多的人习惯了一个人的娱乐方式，从而忽视了人与人之间的情感交互，进而导致频发的情感事故，据全球时报调查显示，仅2012年1年，美国纽约就因情感纠纷以及自闭症导致的死亡事件多达4万多人。由此可见，人的心理承受能力目前已变得非常脆弱，因此设计一款识别并进行心理缓释的系统很有意义。 　　同时近年来人脸模式识别方法有了较大的突破，提出了多种机器全自动识别系统，因此面部识别技术已能够在实际生活中广泛运用，并且仅仅从面部表情中就能读取出人们所想表达的喜、怒、哀、乐等情绪和内在的心理活动。以上技术为本设计提供了强大的理论依据与技术支撑，具有很高的可行性。 　　1.相关技术 　　1.1 人脸检测技术 　　1.1.1 当前发展情况。人脸识别是源于20世纪90年代。经过近代高速发展，现在已经有一些机构、高校在进行人脸识别新领域、新技术的研究。比如远距离人脸识别技术，3D人脸识别技术等。3D人脸识别技术，即从三维角度识别人脸的特征方法，将人脸用立体图像来表示，可以在计算机上生成3D的人脸动画来表达人的运动、姿态和表情。这种动画的人脸可以在不同的环境下，从而应用和发展为虚拟现实。三维人脸识别可以应对各种光线干扰，甚至在夜晚能见度较差的环境下也可以识别人脸信息。3D人脸识别可以在目标移动过程中进行识别，此外立体化识别不局限于人脸正面，适用于各个角度，面部头发遮挡、姿态变化也可做到高准确率识别。由此本设计配备3D人脸识别技术，以达到精确识别的目的。 　　1.1.2 人脸识别流程。系统的核心为人脸识别子系统，该子系统由图像采集装置、图像处理模块、数据库与控制模块4部分组成，首先由采集装置检测并采集面部数据，其次交由图像处理模块进行图像的处理并匹配数据库中的情感特征，最后根据其特征匹配结果交由控制模块操控系统进行调节。其模块内部工作原理如图1所示。其中预处理是将检测到的人脸图像的大小归一化和人脸图像的矫正和灰度均衡化等，目的是去除图像中的噪声，加强有用的信息，增强特征信息。而人脸的表征就是选择提取人脸的特征，从而进行情感匹配，应用了肤色特征提取和灰度特征提取两种方法将实现空间的图像映射到机器空间。 　　1.2 情感识别 　　1.2.1 概述。人的面部表情一定程度展现了其心理的相关情感状态，我们可以通过人的表情来推断其所处的情绪状态。例如人们高兴时的面部动作包括：嘴角翘起，面颊上抬起皱，眼睑收缩，眼睛尾部会形成“鱼尾纹”；伤心时面部特征包括眯眼，眉毛收紧，嘴角下拉，下巴抬起或收紧；害怕时，嘴巴和眼睛张开，眉毛上扬，鼻孔张大。根据这些不同的特点，通过一定的算法进行表情与情感的匹配。 　　1.2.2 几何特征法。情感匹配有多种方法，本设计通过考察分析采用几何特征法。几何特征法是根据人的面部的各个部分的形状和位置（包括嘴、眼睛、眉毛、鼻子）来提取特征矢量，这个特征矢量来代表人脸的几何特征。根据这个特征矢量的不同就可以识别不同的表情。重要的方法是：基于运动单元（AU）的主分量分析法。在容貌特征法中，主要是将整体人脸或者是局部人脸通过图像的滤波，以得到特征矢量。得到该面部的特征矢量后，与数据库中的矢量进行匹配识别，从而得到该面部识别的对应信息。 　　2.调节系统 　　2.1 听觉调节模块 　　听觉是影响人心情变化的一个重要感官，人的喜怒哀乐等多种情绪均可以透过乐声表达出来，同时乐声也能进行情感影响，这在音乐心理学上具有很长的研究历史。音乐的基本要素、表现手段主要有：音高、音长、和声、节奏、曲式、音色、速度、力度等等。不同的特点能够对人的心情起伏造成不同影响。例如快节奏的音乐给人以欢腾、热烈、激动或急促紧张的感觉；而慢节奏的音乐一般表现舒缓、沉闷或是深层的意境；共振适中（不多不少）的和声在音乐中会使人有张力和色彩感；共振少的则有冲突感、不安全感。利用这些音乐特征的情感特点，我们将不同的音乐进行相应地分类，保存在我们的系统数据库中，代表了不同情感状态下应给于的乐声选择。该模块运行情况下，当控制系统下达指令后，通过一个控制器来令音乐播放器选择所要播放的音乐种类，甚至控制所放