视觉注意机制下基于深度概率图模型的情感计算

项目名称： 视觉注意机制下基于深度概率图模型的情感计算

项目编号： No.61401265

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 无线电电子学、电信技术

项目作者： 肖冰

作者单位： 陕西师范大学

项目金额： 24万元

中文摘要： 表情合成是情感计算的重要研究内容之一，它将摄像头捕捉的真实人脸照片转换成具有不同表情的画像，有助于在虚拟世界中构筑更加拟人化风格，激发学生学习热情。目前人脸照片-画像转换研究领域很少涉及具有明显几何形变（例如：表情变化）的人脸图像，本课题拟以表情合成作为切入点探索情感计算的关键技术，在对视觉感知计算模型进行研究改进的基础上，设计具有较强鲁棒性的表情合成及优化框架。 研究内容包括：1)构建视觉选择性注意模型，基于该模型研究人脸图像局部语义特征提取；2)设计深度概率图模型，利用该模型逼近照片-画像语义特征映射关系，实现画像表情合成；3)联合视觉敏感度和图编辑距离评估合成画像的质量，并建立质量反馈机制优化表情合成方法。 本项目可有效实现人脸表情合成，并为实现具有更宽泛的几何形变的人脸漫画合成提供新的研究思路。同时该研究丰富了视觉感知计算理论研究，拓展了其在情感计算中的应用空间。

中文关键词： 视觉感知；选择性注意模型；深度学习；概率图模型；过程性评价

英文摘要： Synthesis of emotional facial expressions is an important research direction of affective computing，which converts the real face photo captured by the camera into a sketch with different expressions.It helps to build a more anthropomorphic style in the vi

英文关键词： visual perception；selective attention model；deep learning；probabilistic graphical models；process evaluation