一种基于深度学习的表情识别方法

人脸识别文献综述

文献综述 1 引言 在计算机视觉和模式识别领域，人脸识别技术（Face Recognition Technology，简称FRT）是极具挑战性的课题之一。近年来，随着相关技术的飞速发展和实际需求的日益增长，它已逐渐引起越来越多研究人员的关注。人脸识别在许多领域有实际的和潜在的应用，在诸如证件检验、银行系统、军队安全、安全检查等方面都有相当广阔的应用前景。人脸识别技术用于司法领域，作为辅助手段，进行身份验证，罪犯识别等;用于商业领域，如银行信用卡的身份识别、安全识别系统等等。正是由于人脸识别有着广阔的应用前景，它才越来越成为当前模式识别和人工智能领域的一个研究热点。 虽然人类能够毫不费力的识别出人脸及其表情，但是人脸的机器自动识别仍然是一个高难度的课题。它牵涉到模式识别、图像处理及生理、心理等方面的诸多知识。与指纹、视网膜、虹膜、基因、声音等其他人体生物特征识别系统相比，人脸识别系统更加友好、直接，使用者也没有心理障碍。并且通过人脸的表情/姿态分析，还能获得其他识别系统难以获得的一些信息。 自动人脸识别可以表述为：对给定场景的静态或视频序列图像，利用人脸数据库验证、比对或指认校验场景中存在的人像，同时可以利用其他的间接信息，比如人种、年龄、性别、面部表情、语音等，以减小搜索范围提高识别效率。自上世纪90年代以来，人脸识别研究得到了长足发展，国内外许多知名的理工大学及TT公司都成立了专门的人脸识别研究组，相关的研究综述见文献[1-3]。 本文对近年来自动人脸识别研究进行了综述，分别从人脸识别涉及的理论，人脸检测与定位相关算法及人脸识别核心算法等方面进行了分类整理，并对具有典型意义的方法进行了较为详尽的分析对比。此外，本文还分析介绍了当前人脸识别的优势与困难。 2 人脸识别相关理论 图像是人们出生以来体验最丰富最重要的部分，图像可以以各种各样的形式出现，我们只有意识到不同种类图像的区别，才能更好的理解图像。要建立一套完整的人脸识别系统(Face Recognetion System，简称FRS)，必然要综合运用以下几大学科领域的知识： 2.1 数字图像处理技术 数字图像处理又称为计算机图像处理，它是指将图像信号转换成数字信号并利用计算机

手电钻操作及维护保养规程

手电钻操作及维护保养规程 文件编号 版次 A/0 标题:手电钻操作及维护保养规程页码第 1 页共 1 页工作内容:手电钻操作及维护保养 工作规程: 1、作业之前 1.1确认所使用的电源与工具铭牌上的标示的规格是否相符。 1.2确认电源开关是否切断。若电源开关接通～则插头插入电源插座时电动工具将出其不意地立刻转动～从而招致严重事故。 1.3若作业场所移到离开电源的地点～就使用容量足够、安装合适的延伸线缆～并且要尽可能地短些。 1.4 钻夹头已在工厂拧紧～但使用前请检查一次看是否松动。顺时针方向就可以拧紧钻夹头。 2、使用方法 2.1开关的操作: 拉扳机～推锁挡～开关即保持接通状态～以便继续钻孔～要关掉开关～可再拉一次扳机释放锁挡。 2.2速度调整:拉紧扳机开关即可获得最高速度。 a.速度可从零调整到最高速度～速度高低于因扳机的范围大小而 异。 b.最高速度可以旋转调整钮～从零调整到4500转/分。 c.顺时针方向转动调整钮～速度提高,反时针方向转动～速度降低 ,调整钮转一圈～钻约转3转,。 d.开关可用锁挡锁定于任何位臵～不管调整钮已转到什么位臵。根

据各工作的速度要求～选择适当的位臵。 2.3钻头转向的确认 a.按下倒转开关手柄的右侧～钻头就顺时针方向,从后面看去,旋 转。 b.按下开关手柄的左侧～钻头就反时针方向旋转。 2.4做为钻机使用时 A.装上钻头:用夹头扳手拧紧钻头。在夹头上有三个夹头扳手可以编制: 审核: 批准: 年月日年月日年月日 文件编号 版次 A/0 标题: 手电钻操作及维护保养规程页码第页共页 插入的孔～平均用力拧三个孔固定钻头～不要只拧一个孔固定钻头。用上述的相反动作即可拆下钻头。 B.钻孔方法 a:用于木材的钻孔 (1)先将钻头尖对准所要求的钻孔位臵并且保持钻头垂直于工作面～然后打开开关。 (2)当钻头穿透木材后～只要钻头的尖端从对面刚刚露出一个尖尖就尽可能快地将钻头移出。然后翻转工作～从对面一侧来完成钻孔而得到一个整齐的孔。如果在钻孔件下面还有一块要钻的木材～仿照此法也可钻一个整洁的孔。 (3)木工件的钻孔不需要加很大的压力因为它类似于螺钉穿入。即使用过分大的力～钻孔也不会加快完成。 b:用于金属的钻孔时

面部表情识别实验报告分析

面部表情识别实验 实验报告 小组成员： 面部表情识别实验 西南大学重庆 400715

摘要：情绪认知是一种复杂的过程，它包含观察、分析、判断、推理等，是借助于许多线索，特别是借助面部那些活动性更大的肌肉群的运动而实现的。所以，情绪认知的准确度受多种因素的影响。 当我们与他人相互交往的时候，不管是不是面对面。我们都正在不断的表达着情绪，同时又正在观察，解释着的对方做出的表情，在人际交往过程中，情绪的表达和认知是十分的迅速和及时，那么人是借助于哪些表情来认知他人的情绪的呢？情绪识别实际上并不是针对表情本身的，而是针对这它背后的意义。例如：皱眉可能是一种情绪的表现，我们见到这种面部表情就试图解释潜在于它背后的情绪。尖锐，短促，声音嘶哑可能是一种情绪表现，我们听到这种语言表情就试图解释潜在于它背后的情绪捶胸，顿足可能是一种情绪的表现，我们见到这种动作表情就是试图解释潜在于它背后的情绪。对于这个复杂的问题，心理学家曾经做过许多的研究。 面部表情认知的研究可分为两个步骤：第一步是面部表情刺激物的制作或选择，这可以用专门拍摄(录像)或图示来描画，也可以用完全装扮出的活生生的表情或自发的表情等。第二步时对表情进行识别评定。也可以用多种方法，如自由评定法，即让被试自由地对表情给出情绪词汇；或限制评定法，即向被试提供各种提供各种情绪词汇或情绪情境，要求被试只能根据所提供的情绪词汇或者情绪情境进行分类或者匹配等；或参照自由评定法，即向被试提供参考线索（如情境，人格特征等），让其说出所表达的情绪的词汇等。 关键词：情绪表情认知线索

1 前言 传统心理学把情绪列为心理现象的三大方面之一。情绪也是心理学理论体系中一个不可缺少的研究环节。情绪（emotion）是体验，又是反应；是冲动，又是行为；它是有机体的一种复合状态。情绪的表现有和缓的和激动的，细微的和强烈的，轻松的和紧张的等诸多形式，广泛地同其他心理过程相联系。自古以来，科学家们十分注意探讨情绪之奥妙，但与情绪的重要性不相适应的是，长期以来情绪研究一直是心理学尤其是实验心理学研究中的一个薄弱环节。造成这一现象的最主要原因是情绪所特有的复杂性以及由此衍生出来的情绪研究方法学上的困难。我国心理学家孟昭兰（1987）将理论认为面部表情是传递具体信息的外显行为面部表情是提供人们在感情上互相了解的鲜明标记。情绪过程既包括情绪体验，也包括情绪表现，而表情既是情绪的外部表现，也是情绪体验的发生机制；既是最敏锐的情绪发生器，也是最有效的情绪显示器。这就从机制上说明了以面部肌肉运动模式作为情绪标志的根据。 面部表情（facial expression_r）的发生是有其客观的物质基础的：表情按面部不同部位的肌肉运动而模式化，面部反应模式携带着心理学的意义，那就是或快乐、或悲伤等具体情绪。但是，对表情进行测量的原则在于：所要测量的是面孔各部位的肌肉运动本身，而不是面部所给予观察者的情绪信息。该实验将14名被试分为两组进行表情认知的实验，实验目的在于通过实验了解面部表情认知的基本

人脸检测和识别技术的文献综述

人脸识别技术综述 摘要：在阅读关于人脸检测识别技术方面文献后，本文主要讨论了人脸识别技术的基本介绍、研究历史,人脸检测和人脸识别的主要研究方法，人脸识别技术的应用前景，并且总结了人脸识别技术的优越性和当下研究存在的困难。 关键词：人脸识别;人脸检测；几何特征方法;模板匹配方法;神经网络方法;统计方法;模板匹配;基于外观方法; 随着社会的发展，信息化程度的不断提高，人们对身份鉴别的准确性和实用性提出了更高的要求，传统的身份识别方式已经不能满足这些要求。人脸识别技术(FRT)是当今模式识别和人工智能领域的一个重要研究方向.虽然人脸识别的研究已有很长的历史,各种人脸识别的技术也很多,但由于人脸属于复杂模式而且容易受表情、肤色和衣着的影响,目前还没有一种人脸识别技术是公认快速有效的[1]基于生物特征的身份认证技术是一项新兴的安全技术，也是本世纪最有发展潜力的技术之一[2]。 1. 人脸识别技术基本介绍 人脸识别技术是基于人的脸部特征，一个完整的人脸识别过程一般包括人脸检测和人脸识别两大部分，人脸检测是指计算机在包含有人脸的图像中检测出人脸，并给出人脸所在区域的位置和大小等信息的过程[3]，人脸识别就是将待识别的人脸与已知人脸进行比较，得

出相似程度的相关信息。 计算机人脸识别技术也就是利用计算机分析人脸图象, 进而从中出有效的识别信息, 用来“辨认”身份的一门技术.人脸自动识别系统包括三个主要技术环节[4]。首先是图像预处理，由于实际成像系统多少存在不完善的地方以及外界光照条件等因素的影响，在一定程度上增加了图像的噪声，使图像变得模糊、对比度低、区域灰度不平衡等。为了提高图像的质量，保证提取特征的有有效性，进而提高识别系统的识别率，在提取特征之前，有必要对图像进行预处理操作；人脸的检测和定位，即从输入图像中找出人脸及人脸所在的位置，并将人脸从背景中分割出来，对库中所有的人脸图像大小和各器官的位置归一化；最后是对归一化的人脸图像应用人脸识别技术进行特征提取与识别。 2. 人脸识别技术的研究历史 国内关于人脸自动识别的研究始于二十世纪80年代，由于人脸识别系统和视频解码的大量运用，人脸检测的研究才得到了新的发展利用运动、颜色和综合信息等更具有鲁棒性的方法被提出来变形模板，弹性曲线等在特征提取方面的许多进展使得人脸特征的定位变得更为准确。 人脸识别的研究大致可分为四个阶段。第一个阶段以Bertillon，Allen和Parke为代表，主要研究人脸识别所需要的面部特征；第二个阶段是人机交互识别阶段；第三个阶段是真正的机器自动识别阶段；第四个阶段是鲁棒的人脸识别技术的研究阶段。目前，国外多所

电磨、电钻、磨光机安全操作及维修

编号：SM-ZD-87097 电磨、电钻、磨光机安全 操作及维修 Through the process agreement to achieve a unified action policy for different people, so as to coordinate action, reduce blindness, and make the work orderly. 编制：____________________ 审核：____________________ 批准：____________________ 本文档下载后可任意修改

电磨、电钻、磨光机安全操作及维 修 简介：该规程资料适用于公司或组织通过合理化地制定计划，达成上下级或不同的人员之间形成统一的行动方针，明确执行目标，工作内容，执行方式，执行进度，从而使整体计划目标统一，行动协调，过程有条不紊。文档可直接下载或修改，使用时请详细阅读内容。 一：安全守则 电动工具时一种小体积高效能，高速度置手提式电动工具，如不小心或不按它的用途和限制范围，会对工具及使用者安全产生潜在的危险，请仔细阅读此段安全守则后，正确使用电动工具。 1保持工作环境整洁。杂乱的工作区和工作台易除事故。 2不要在潮湿或受雨淋等危险环境中使用机器。保证工作区域中由充足的光线，不要在易燃烧体和气体附近使用该机器。 3不要让小孩靠近，所有参观者应远离工作区。 4不使用机器。应将机器放在干燥的高出或加锁的地方。 5不要强行使用机器以原有设计的速率工作更为有效安全。

6正确使用机器，不要强行使用机器或自行附加其他装置。 7穿合适的外套。不要穿宽松的衣服，不要带领带戒指手镯和珠宝饰物以免卷入滚动部分。要带一个可以罩住头发的帽子。 8始终带保护眼镜。进行灰尘飞扬的切削作业时，需带防尘面罩。 9安全操作。工件要用夹具或台钳加紧，这样即比用手更安全，也能够让双手专心操作。 10作业时脚步要站稳，身体姿势要保持平衡。 11精心保养工具，保持刀具锋利，机器整洁，按照说明书润滑机器和更换附件。 12开动前务必取下调整键和扳手。这一点与安全有关，应养成习惯，严格遵守。 13谨防误开动。在插上电源前应确信开关在关闭位置。 14在更换附件时必须先切断电源。 15谨防触电事故。应注意避免身体同地面上的物品，例如：管道、散热器、炉灶、冰箱等接触。

人脸表情识别

图像处理与模式识别 ------人脸表情识别介绍摘要：人脸表情是我们进行交往和表达情绪的一种重要手段，不经过特殊训练，人类对其面部表情往往很难掩饰，所以，通过对人脸表情进行分析，可以获得重要的信息。人脸表情识别是人机交互的智能化实现的一个重要组成部分，也是模式识别、图像处理领域的一个重要研究课题，近几年来，受到了越来越多的科研人员的关注。 本文综述了国内外近年来人脸表情识别技术的最新发展状况，对人脸表情识别系统所涉及到的关键技术: 人脸表情特征提取，做了详细分析和归纳。 关键词：人脸定位；积分投影；人脸表情识别；流形学习；局部切空间排列Abstract:Facial expression is a kind of important means that we communicate and express the special training, People often difficult to conceal their facial , by the analyzing facial expression, we can obtain important information. Facial expression recognition is an important component that the implementation of human-computer interaction, and an important research topic in the field of pattern recognition, image processing, in recent years, more and more researchers focus on this topic. In this paper,we present the latest development of this area,and give a detailed analysisand summary for facial

手电钻故障维护

手电钻故障维护 Company Document number：WTUT-WT88Y-W8BBGB-BWYTT-19998

1引言 单相手电钻电动机均采用串激电动机。单相手电钻用串激电动机具有体积小、转速高、起动电流小、使用方便等优点。其缺点有无线电干扰、容易产生电火花及噪声。本文介绍单相手电钻电动机的维修。 2单相手电钻电动机的结构 单相手电钻用串激电动机由定子与电枢（转子）两大部分组成。定子由铁心、磁极线圈、机壳和电刷等组成。电枢由铁心、电枢绕组、换向器等组成。 单相手电钻电动机示意图如图1所示。 3 单相手电钻电动机的常见故障及其维修 单相手电钻电动机的故障与负载、维护及设计制造质量等因素有关。由于单相手电钻用串激电动机转速高，这就从材料和工艺等方面给电动机的维修带来一定困难。因此，单相手电钻电动机的维修，尽可能按原设计数据进行维修。单相手电钻电动机的常见故障、原因及维修方法如附表所示。

4 电枢绕组的故障及其维修方法 电枢绕组是单相手电钻电动机中最重要的部件，机电能量的转换就是通过电枢绕组实现的。由于单相手电钻电动机转速高，电枢绕组中电流急剧改变方向，电枢又处于电动机中心，散热困难，温升较高。因此，当单相手电钻电，动机出现火花大，转速低，转动无力，又切实排除了电刷、刷架、轴承等可能产生的故障时，绝大多数故障都发生在电枢绕组中。 电枢绕组断路 电枢绕组断路最易发生在电枢绕组与换向器的焊接处，也有可能发生在槽内。后者是由于电动机出现短路或接地故障，电流过大而烧断线圈。

将电枢从手电钻中拆下，用万用表测量换向器相令|j两个换向片间的电阻，不同规格的手电钻电阻值不相同。以6mm手电钻为例，其阻值约为3～5ω。正常时，电枢绕组两相邻换向片间的电阻都是相同的。当测得某两片间电阻比其他片间电阻大几倍时，则说明该换向片所连接的绕组有断路，如 图2所示。 电枢绕组断路故障点多发生在绕组与换向片的焊接处。一种为假焊，另一种是霉断。若断路点处在绕组与换向片焊接处，只需重新焊好；若是绕组霉断，这时需要把换向器附近的捆扎线剥开，图3所示，霉断处多数发生在这里。找到断头处，用锡焊牢，并做好绝缘处理，然后用原来同样质地的丝线把电枢引线捆扎牢，再浸透绝缘漆并烘干，即可重新装机使用；若断路点在槽内，则需要拆除重绕。应急使用时，也可将绕组断路线圈所连的两个换向片用导线短接，如图4所示，便可继续使用，这样处理对手电钻使用影响不大。

面部表情识别与面孔身份识别的独立加工与交互作用机制_汪亚珉

心理科学进展 2005，13（4）：497~516 Advances in Psychological Science 面部表情识别与面孔身份识别的 独立加工与交互作用机制* 汪亚珉1，2 傅小兰1 （1中国科学院心理研究所，脑与认知国家重点实验室，北京 100101）（2中国科学院研究生院，北京 100039） 摘 要面孔识别功能模型认为，面部表情识别与面孔身份识别是两条独立的并行路径。以往诸多研究者都认可并遵循二者分离的原则。但近期研究表明，面部表情识别与面孔身份识别存在交互作用。首先总结和分析已有的面部表情识别的研究成果，评述神经心理学与认知神经科学研究中的论争，然后介绍人脸知觉的分布式神经机制以及相关的实验证据，最后提出面部表情识别与面孔身份识别的多级整合模型，并展望研究前景。 关键词面孔身份识别，面部表情识别，面孔识别功能模型，人脸知觉的分布式神经模型，多级整合模型。分类号 B842 面孔识别一直备受研究者关注。20世纪70年代，Ekman和Frisen系统地研究了人脸基本表情的文化普遍性，并从解剖学角度提出了6种基本的面部表情[1]。20世纪80年代，Bruce和Young系统地研究了人对面孔的识别及其影响因素，提出了经典的面孔识别功能模型[2]。自此，面孔识别成为认知科学研究领域中的热点问题之一。 人能轻易地从不同表情中识别出同一个人的面孔（即面孔身份识别，facial identity recognition），也能从不同人的面孔上识别出同一种表情（即面部表情识别，facial expression recognition），识别得如此精巧，以至众多研究者相信，识别面孔与识别表情 收稿日期：2005-04-24 * 本研究得到中国科技部973项目（2002CB312103）、国家自然科学基金重点项目（60433030）和面上项目 （30270466）、中国科学院心理研究所创新重点项目 （0302037）经费支持。 通讯作者：傅小兰，E-mail: fuxl@https://www.sodocs.net/doc/c4329808.html, 两者相互独立，互不干扰[2～7]。那么，这种分离识别究竟是如何实现的？面孔身份识别与面部表情识别究竟是彼此独立的还是相互作用的？这已成为认知科学（尤其是计算机视觉）面孔识别研究领域中亟待解决的一个重要问题。 在过去开展的大量研究中，对面孔身份识别问题的探讨相对比较深入，而对面部表情识别的研究则囿于经典功能模型，并未能取得实质性进展。近年来随着脑认知研究技术的发展，面部表情识别的研究也在不断深入，研究者对面部表情识别与面孔身份识别间的关系也提出了新的阐释。本文在综述已有研究的基础上，试图进一步探讨面部表情识别与面孔身份识别之间的独立加工与交互作用机制。首先，基于经典面孔识别功能模型，分析传统的面孔身份识别与面部表情识别的并行分离加工观点，以及行为学、神经心理学与认知神经科学的研究发现；其

深度游标卡尺使用说明书.

深度游标卡尺使用说明书 感谢您对我们的信任,欢迎您选用本公司的产品,本公司将热诚为您服务。为使您更方便、更快捷地使用本产品,请您在使用前认真阅读此说明书,并放于方便位置以备日后查阅。 深度游标卡尺是利用游标原理对深度进行测量的工具。 结构简图 基本参数: 测量范围mm 游标读数值

mm 量爪长(桥长 mm 型式 0 ~ 200 0.02,0.05100 普通、钩型、 针型 0 ~ 300 0.02,0.05100,125,150 普通、钩型 0 ~ 500 0.02,0.05150 普通、钩型 性能特点: * 采用不锈钢或优质碳素钢材料。 * 尺身刻线面无光泽镀铬,激光刻线。 几种不同款式及其应用: 1.普通直杆深度尺(如图2所示。

2.钩型深度尺可用来测量阶梯孔槽的深度和壁厚 (如图3所示。 3.针型深度尺主要用来测量小孔的深度(如图4 所示。 读数方法: 如图5所示,当尺身刻度值为1 mm,游 标读数值为0.02 mm时,如尺身读数是10 mm,游标读数是0.56 mm,测量结果就是: 10.56 mm 注意事项: * 使用前,松开尺框上紧固螺钉,并将尺框 平稳拉开,用布将测量面、导向面擦干净。 * 测量时,尺身与被测工件底面相垂直。 ?使用完毕,要把尺身退回原位,用紧固螺 钉固定住,擦净上油,放到卡尺盒内。 ?不要将卡尺放在磁性物体上。发现卡尺带有磁性,应及时退磁后方可使用。信誉卡(保修单 *本公司产品合格证即信誉卡,保修及服务内容请见信誉卡有关条目。

*本公司致力于追求完美无止境,实际产品和说明书可能略有不同,恕不另行通知,敬请见谅。 靖江量具有限公司

自发表情识别方法综述

收稿日期：２０１５-０４-０３；修回日期：２０１５-０５-２６ 基金项目：国家自然科学基金资助项目（６１４６３０３４） 作者简介：何俊（１９６９-），男，江西东乡人，副教授，硕导，博士，主要研究方向为人机交互技术、模式识别等（ｂｏｘｈｅｊｕｎ＠ｔｏｍ．ｃｏｍ）；何忠文（１９８６-），男，江西九江人，硕士研究生，主要研究方向为人机交互技术、模式识别等；蔡建峰（１９９０-），男，河北人，硕士研究生，主要研究方向为人机交互；房灵芝（１９８８-），女，山东人，硕士研究生，主要研究方向为人机交互． 自发表情识别方法综述* 何 俊，何忠文，蔡建峰，房灵芝 （南昌大学信息工程学院，南昌３３００３１） 摘 要：介绍了目前自发表情识别研究的现状与发展水平，详细阐述了自发表情识别研究的内容和方法，以及自发表情识别研究的关键技术，旨在引起研究者对此新兴研究方向的关注与兴趣，从而积极参与对自发表情识别问题的研究，并推动与此相关问题的进展。关键词：表情识别；自发表情；特征提取 中图分类号：ＴＰ３９１．４１ 文献标志码：Ａ 文章编号：１００１-３６９５（２０１６）０１-００１２-０５ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１-３６９５．２０１６．０１．００３ Ｓｕｒｖｅｙｏｆｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ ＨｅＪｕｎ，ＨｅＺｈｏｎｇｗｅｎ，ＣａｉＪｉａｎｆｅｎｇ，ＦａｎｇＬｉｎｇｚｈｉ （Ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ＆ＥｎｇｉｎｅｅｒｉｎｇＣｏｌｌｅｇｅ，ＮａｎｃｈａｎｇＵｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｎａｎｃｈａｎｇ３３００３１，Ｃｈｉｎａ） Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｔｈｉｓｐａｐｅｒｉｎｔｒｏｄｕｃｅｄｔｈｅａｃｔｕａｌｉｔｙａｎｄｔｈｅｄｅｖｅｌｏｐｉｎｇｌｅｖｅｌｏｆｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎａｔｔｈｅ ｐｒｅｓｅｎｔｔｉｍｅ，ａｎｄｐａｉｄｐａｒｔｉｃｕｌａｒａｔｔｅｎｔｉｏｎｔｏｔｈｅｋｅｙｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙｏｎｔｈｅｒｅｓｅａｒｃｈｏｆｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ．Ｔｈｉｓｐａｐｅｒａｉｍｅｄｔｏａｒｏｕｓｅｒｅｓｅａｒｃｈｅｒｓ’ａｔｔｅｎｔｉｏｎａｎｄｉｎｔｅｒｅｓｔｓｉｎｔｏｔｈｉｓｎｅｗｆｉｅｌｄ，ｔｏｐａｒｔｉｃｉｐａｔｅｉｎｔｈｅｓｔｕｄｙｏｆｔｈｅｓｐｏｎｔａｎｅ-ｏｕｓｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎｐｒｏｂｌｅｍｓａｃｔｉｖｅｌｙ，ａｎｄｔｏａｃｈｉｅｖｅｍｏｒｅｓｕｃｃｅｓｓｅｓｃｏｒｒｅｌａｔｅｄｔｏｔｈｉｓｐｒｏｂｌｅｍ．Ｋｅｙｗｏｒｄｓ：ｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｒｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ；ｓｐｏｎｔａｎｅｏｕｓｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎ；ｆｅａｔｕｒｅｅｘｔｒａｃｔｉｏｎ 表情识别被视为未来情感人机交互的重要技术［１］ ，吸引了国内众多高校和科研机构的参与和研究［２～６］。但目前国内 外研究中比较常用的表情数据库中的人脸表情大都固定为正面，任务仅限于识别Ｅｋｍａ提出的六种基本表情（愤怒、高兴、悲伤、惊讶、厌恶和恐惧）。这不仅与实际表情不相符，而且忽视了真实表情中特有的脸部肌肉形变与头部运动之间的时空相关性。谷歌申请的新一代表情识别专利，挤眉弄眼方可解锁手机；荷兰开发的诺达斯（Ｎｏｌｄｕｓ）面部表情分析系统是世界上第一个商业化开发的面部表情自动分析工具，用户使用该系统能够客观地评估个人的情绪变化，可以跟踪人的表情变化。但二者均要求测试者的头姿基本保持不动，实时连续头姿估计阻碍了其在手机等智能终端领域的应用。因此，面向实际应用的 非正面表情识别研究在国内外日益受到重视［７，８］ 。 近十几年来，开展自发表情识别研究的机构主要有美国的加利福尼亚大学、卡耐基梅隆大学机器人研究所、匹兹堡大学心理学系，伊利诺伊大学、沃森研究中心、贝克曼研究所、伦斯勒理工学院、麻省理工大学媒体实验室、丹佛大学、德克萨斯大学计算机视觉研究中心、新泽西技术学院、芬兰的奥卢大学计算机科学与工程系机器视觉组、荷兰的阿姆斯特丹大学信息学院、澳大利亚的昆士兰科技大学科学与工程学院、加拿大的麦吉尔大学、日本的庆应义塾大学、爱尔兰的爱尔兰国立大学计算机视觉和成像实验室，中国的清华大学和中国科学技术大学等已经有人做了大量工作。目前该领域比较重要的国际会议包括计算机视觉与模式识别会议（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＣｏｍｐｕｔｅｒＶｉｓｉｏｎａｎｄＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＣＶＰＲ）、模式识别会议 （ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＰａｔｔｅｒｎＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＩＣＰＲ）、人脸与姿态自动识别会议（ＩｎｔｅｒｎａｔｉｏｎａｌＣｏｎｆｅｒｅｎｃｅｏｎＡｕｔｏｍａｔｉｃＦａｃｅＧｅｓｔｕｒｅＲｅｃｏｇｎｉｔｉｏｎ，ＦＧＲ）。关于非正面表情识别的研究文章 逐年增多，但国内还只是刚开始涉足该领域的研究［９］ ，一些非 正面表情识别中的关键技术尚有待突破。但总的来说，对目前自发表情识别的研究和探索还处于初级阶段，对自发表情识别的研究还需要研究人员共同的努力。本文介绍了常用的自发表情数据库以及自发表情识别关键技术研究进展。 １ 自发表情数据库 １）ＵＳＴＣ-ＮＶＩＥ数据库 ＵＳＴＣ-ＮＶＩＥ（ｎａｔｕｒａｌｖｉｓｉｂｌｅａｎｄｉｎｆｒａｒｅｄｆａｃｉａｌｅｘｐｒｅｓｓｉｏｎｓ） 数据库［１０］ 是由中国科学技术大学安徽省计算与通讯软件重点 实验室建立的一个大规模的视频诱发的集自发表情和人为表情的可见光和红外自发表情数据库。其中自发表情库由自发的表情序列和夸张帧组成，人为表情库仅由中性帧和夸张帧组成。该表情数据库包含年龄在１７～３１周岁的２１５名被试者的自发和人为的六种表情。 ２）ＶＡＭ数据库 ＶＡＭ数据库［１１］ 采用的是以参加电视访谈节目（ＴＶｔａｌｋ ｓｈｏｗ）的方式诱发的自发表情数据库，记录了节目中年龄在１６～６９周岁的６位男嘉宾和１４位女嘉宾总共２０位嘉宾的面部表情和语音信息。该数据集由８３４名评估者使用两种方式进行评估：ａ）采用Ｅｋｍａｎ的六种基本表情类别进行标注；ｂ） 第３３卷第１期２０１６年１月 计算机应用研究 ＡｐｐｌｉｃａｔｉｏｎＲｅｓｅａｒｃｈｏｆＣｏｍｐｕｔｅｒｓＶｏｌ．３３Ｎｏ．１Ｊａｎ．２０１６

表情识别技术综述

表情识别技术综述 摘要：表情识别作为一种人机交互的方式，成为研究的热点。基于对表情识别的基本分析，文章重点介绍了面部表情识别的国内外研究情况和面部表情特征的提取方法。 关键词：表情识别；特征提取；表情分类。 前言：进入21世纪，随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展，整个社会的自动化程度不断提高，人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。计算机和机器人如果能够像人类那样具有理解和表达情感的能力，将从根本上改变人与计算机之间的关系，使计算机能够更好地为人类服务。表情识别是情感理解的基础，是计算机理解人们情感的前提，也是人们探索和理解智能的有效途径。如果实现计算机对人脸表情的理解与识别将从根本上改变人与计算机的关系，这将对未来人机交互领域产生重大的意义。 正文：一、面部表情识别的国内外研究情况 面部表情识别技术是近几十年来才逐渐发展起来的，由于面部表情的多样性和复杂性，并且涉及生理学及心理学，表情识别具有较大的难度，因此，与其它生物识别技术如指纹识别、虹膜识别、人脸识别等相比，发展相对较慢，应用还不广泛。但是表情识别对于人机交互却有重要的价值，因此国内外很多研究机构及学者致力于这方面的研究，并己经取得了一定的成果。 进入90年代，对面部表情识别的研究变得非常活跃，吸引了大量的研究人员和基金支持。美国、日本、英国、德国、荷兰、法国等经济发达国家和印度、新加坡都有专门的研究组进行这方面的研究。其中MIT的多媒体实验室的感知计算组、CMu、Ma州大学的计算机视觉实验室、Standford大学、日本城蹊大学、大阪大学、ArR研究所的贡献尤为突出。 国内的清华大学、哈尔滨工业大学、中科院、中国科技大学、南京理工大学、北方交通大学等都有专业人员从事人脸表情识别的研究，并取得了一定的成绩。在1999年的国家自然科学基金中的“和谐人机环境中情感计算理论研究”被列为了重点项目。同时中国科学院自动化所、心理所以及国内众多高校也在这方面取得了一定的进展。2003年，在北京举行了第一届中国情感计算与智能交互学术会议，会议期间集中展示了国内各研究机构近几年来从认知、心理、模式识别、系统集成等多种角度在情感计算领域取得的研究成果，一定程度上弥补了我国这方面的空白。国家“863”计划、“973”项目、国家自然科学基金等也都对人脸表情识别技术的研究提供了项目资助。 二、面部表情特征的提取方法 表情特征提取是表情识别系统中最重要的部分，有效的表情特征提取工作将使识别的性能大大提高，当前的研究工作也大部分是针对表情特征的提取。 目前为止的人脸面部表情特征提取方法大都是从人脸识别的特征提取方法别演变而来，所用到的识别特征主要有:灰度特征、运动特征和频率特征三种阎。灰度特征是从表情图像的灰度值上来处理，利用不同表情有不同灰度值来得到识别的依据。运动特征利用了不同表情情况下人脸的主要表情点的运动信息来进行识别。频域特征主要是利用了表情图像在不同的频率分解下的差别，速度快是其显著特点。在具体的表情识别方法上，分类方向主要有三个:整体识别法和局部识别法、形变提取法和运动提取法、几何特征法和容貌特征法。 整体识别法中，无论是从脸部的变形出发还是从脸部的运动出发，都是将表情人脸作为一个整体来分析，找出各种表情下的图像差别。其中典型的方法有:基于特征脸的主成分分析(prineipalComponentAnalysis，pCA)法、独立分量分析法(Indendent ComPonent Analysis，ICA)、Fisher线性判别法(Fisher’s Linear Discriminants，FLD)、局部特征分析(LoealFeatureAnalysis，LFA)、Fishe诞动法(Fisher^ctions)、隐马尔科夫模型法(HideMarkovModel，HMM)和聚类分析法。

人脸表情识别综述

人脸表情识别综述 一、人脸表情识别技术目前主要的应用领域包括人机交互、安全、机器人制造、医疗、通信和汽车领域等 二、1971年，心理学家Ekman与Friesen的研究最早提出人类有六种主要情感，每种情感以唯一的表情来反映人的一种独特的心理活动。这六种情感被称为基本情感，由愤怒（anger）、高兴(happiness)、悲伤(sadness)、惊讶(surprise)、厌恶(disgust)和恐惧(fear)组成 人脸面部表情运动的描述方法---人脸运动编码系统FACS (Facial Action Coding System)，根据面部肌肉的类型和运动特征定义了基本形变单元AU（Action Unit），人脸面部的各种表情最终能分解对应到各个AU上来，分析表情特征信息，就是分析面部AU的变化情况 FACS有两个主要弱点：1.运动单元是纯粹的局部化的空间模板；2.没有时间描述信息，只是一个启发式信息 三、人脸表情识别的过程和方法 1、表情库的建立：目前，研究中比较常用的表情库主要有:美国CMU机器人研究所和心理学系共同建立的 Cohn-Kanade AU-Coded Facial Expression Image Database(简称CKACFEID)人脸表情数据库;日本ATR 建立的日本女性表情数据库(JAFFE)，它是研究亚洲人表情的重要测试库 2、表情识别: （1）图像获取:通过摄像头等图像捕捉工具获取静态图像或动态图像序列。 （2）图像预处理:图像的大小和灰度的归一化，头部姿态的矫正，图像分割等。 →目的:改善图像质量，消除噪声，统一图像灰度值及尺寸，为后序特征提取和分类识别打好基础 主要工作→人脸表情识别子区域的分割以及表情图像的归一化处理(尺度归一和灰度归一) （3）特征提取:将点阵转化成更高级别图像表述—如形状、运动、颜色、纹理、空间结构等,在尽可能保证稳定性和识别率的前提下，对庞大的图像数据进行降维处理。 →特征提取的主要方法有：提取几何特征、统计特征、频率域特征和运动特征等 1）采用几何特征进行特征提取主要是对人脸表情的显著特征,如眼睛、眉毛、嘴巴等的位置变化进行定位、测量,确定其大小、距离、形状及相互比例等特征,进行表情识别 优点：减少了输入数据量 缺点：丢失了一些重要的识别和分类信息，结果的精确性不高

深度尺作业指导书

****新能源股份有限公司 文件发布/更改记录

*******新能源股份有限公司发行部门编号生效日期版本 深度尺作业指导书页码受控状态 1.0 目的： 标准化深度尺的使用方法，保证深度尺的正确操作与检测数值的准确性。 2.0 范围： 根据生产现场检测、实验需求，所使用的深度尺。 3.0 权责： 工程技术中心-品质部：深度尺的日常保管、使用。 工程技术中心-计量室：深度尺的定期校准、维护、维修等。 4.0 定义： 深度尺，深度游标卡尺用于测量凹槽或孔的深度、梯形工件的梯层高度、长度等尺寸。 如图所示： 5.0 检验项目：测量电池壳深度等 检验范围：0-150mm、0-200mm 精度：0.02mm 尺座底面

*******新能源股份有限公司发行部门编号生效日期版本 深度尺作业指导书页码受控状态 6.0检验操作流程： 准备——检查——校零——测量——读数——清理现场。 6.1 准备：选择合适规格的深度尺，用干净软布擦净深度尺，准备好待测样品； 6.2 检查：使用前要确认深度尺有检定标签，确认在有效期内。检查深度尺的两个尺座底面和测量刃口是否 平直无损，尺身移动灵活、平稳无晃动，不应有阻滞或松动现象。 6.3 校零：打开开关键，将测量面合起来，当外爪紧贴时，按下置零键进行归零，读数无跳动。 6.4 测量：深度尺探测时，将尺座底面贴放在被测件的定位面上，左手压住尺座，右手慢慢往下推尺身，尺 身应保持垂直（不能歪斜，否则将导致测量不准），当尺身的测量端面与被测件的被测底部接触 时，即可读出被测数值。 如图所示： 6.5 读数：读取卡尺数显数据，并及时记录。 6.6 清理现场：测量完毕，将深度尺清洁保养后放入盒内，归还到深度尺存放处，记录表归放至报表存放处。 7.0 注意事项： 7.1 深度尺是比较精密的测量工具，要轻拿轻放，不得碰撞或跌落地下。 7.2 使用时不得用来测量粗糙的物体，以免损坏量爪；避免与刃具放在一起，以免刃具划伤深度尺的表面； 不使用时应置于干燥中性的地方，远离酸碱性物质，防止锈蚀。 7.3 用深度尺测量待测样品时，不允许过分地施加压力，所用压力应使测量端面与被测底部刚好接触。 7.4 为了获得正确的测量结果，可以多测量几次计算平均值。 8.0 支持文件： 8.1《记录控制程序》 8.2《监视和测量仪器控制程序》 8.3《过程检验作业指导书》 9.0 使用表单： 9.1《过程检验记录表》 9.2《内校记录表》 编制：秦琦审核：批准：

电钻操作安全操作规程

电钻操作安全操作规程 1使用电钻时的个人防护 1.1面部朝上作业时，要戴上防护面罩。在生铁铸件上钻孔要戴好防护眼镜，以保护眼睛。 1.2钻头夹持器应妥善安装。 1.3作业时钻头处在灼热状态，应注意灼伤肌肤。 1.4钻Φ12mm以上的手持电钻钻孔时应使用有侧柄手枪钻。 1.5站在梯子上工作或高处作业应做好高处坠落措施，梯子应有地面人员扶持。 2 作业前应注意事项 2.1 确认现场所接电源与电钻铭牌是否相符。是否接有漏电保护器。 2.2 钻头与夹持器应适配，并妥善安装。 2.3确认电钻上开关接通锁扣状态，否则插头插入电源插座时电钻将出其不意地立刻转动，从而可能招致人员伤害危险。 2.4若作业场所在远离电源的地点，需延伸线缆时，应使用容量足够，安装合格的延伸线缆。延伸线缆如通过人行过道应高架或做好防止线缆被碾压损坏的措施。 3 电钻的正确操作方法 3.1在金属材料上钻孔应首先用在被钻位置处冲打上洋冲眼。3.2在钻较大孔眼时，预先用小钻头钻穿，然后再使用大钻头钻孔。 3.3 如需长时间在金属上进行钻孔时可采取一定的冷却措施，以保持钻头的锋利。

3.4钻孔时产生的钻屑严禁用手直接清理，应用专用工具清屑。4维护和检查 4.1检查钻头 使用迟钝或弯曲的钻头，将使电动机过负荷面工况失常，并降低作业效率，因此，若发现这类情况，应立刻处理更换。 4.2电钻器身紧固螺钉检查 使用前检查电钻机身安装螺钉紧固情况，若发现螺钉松了，应立即重新扭紧，否则会导致电钻故障。 4.3检查碳刷 电动机上的碳刷是一种消耗品，其磨耗度一旦超出极限，电动机将发生故障，因此，磨耗了的碳刷应立即更换，此外碳刷必须常保持干净状态。 4.4 保护接地线检查 保护接地线是保护人身安全的重要措施，因此Ⅰ类器具（金属外壳）应经常检查其外壳应有良好的接地。

深度游标卡尺使用方法

深度游标卡尺使用方法

深度游标卡尺 深度游标卡尺用于测量凹槽或孔的深度、梯形工件的梯层高度、长度等尺寸，平常被简称为“深度尺”。是一种用游标读数的深度量尺。 深度游标卡尺使用注意事项 深度游标卡尺是比较精密的量具，使用是否合理，不但影响深度游标卡尺本身的精度和使用寿命，而且对测量结果的准确性，也有直接影响。必须正确使用深度游标卡尺。 1.使用前，认真学习并熟练掌握深度游标卡尺的测量、读数方法。 2.搞清楚所用深度游标卡尺的量程、精度是否符合被测零件的要求。 3.使用前，检查深度游标卡尺应完整无任何损伤，移动尺框3时，活动要自如 不应有过松或过紧，更不能有晃动现象。 4.使用前，用纱布将深度游标卡尺擦拭干净，检查尺身4和游标5的刻线是否 清晰，尺身有无弯曲变形、锈蚀等现象。校验零位、检查各部分作用是否正常。 5.使用深度游标卡尺时，要轻拿轻放，不得碰撞或跌落地下。使用时不要用来 测量粗糙的物体，以免过早损坏测量面。 6.移动卡尺的尺框和微动装置时，不要忘记松开紧固螺钉4；但也不要松得过 量，以免螺钉脱落丢失。 7.测量前，应将被测量表面擦干净，以免灰尘、杂质磨损量具。 8.卡尺的测量基座和尺身端面应垂直于被测表面并贴合紧密，不得歪斜，否则 会造成测量结果不准。 9.应在足够的光线下读数，两眼的视线与卡尺的刻线表面垂直，以减小读数误 差。 10.在机床上测量零件时，要等零件完全停稳后进行，否则不但使量具的测量面 过早磨损而失去精度，且会造成事故。 11.测量沟槽深度或当其他基准面是曲线时，测量基座的端面必须放在曲线的 最高点上，测量出的深度尺寸才是工件的实际尺寸，否则会出现测量误差。

常用电动工具的使用与维护

常用电动工具的使用与维护 一、电动工具安全使用规则 （1）不要使用电线或插头已坏的电动工具。 （2）在操作电动工具之前，要读懂操作指令或使用说明书。 （3）不要在潮湿的地板上使用电动工具,以防电动工具漏电而引起触电事故。（4）使用电动工具一定要穿橡胶底鞋。 （5）电动工具的插头要用三相插头，并确认插座已接好保护保护零线。 （6）要使用电动工具开关来开关电源，而不要采用插上或拔下电源插头的方式来代替开关。 （7）一定要按照操作规程来使用电动工具，违反操作规程将导致严重的人身伤亡事故。 （8）要定期对电动工具进行安全检查。 二、电动工具日常维护 请经常检查电动工具的下列项目： 1.导线是否损坏。 2.插头是否损坏。 3.工具是否损坏。 三、电动工具的外接线 理想的外接线应该是导线尽可能短，直径尽可能大。如果导线的直径比需要的小，长度比所需的长，就会发生明显的电压降，造成导线过热，因此使用电动工具时导线是否合理。使用时，要检查其绝缘是否损坏，有无金属部分外露，导线不能被水或其他溶剂湿润过。 四、电钻 1.应用 电钻主要用于钻孔和扩孔。 2.使用电钻应该注意的安全措施 （1）遵守电动工具安全使用规则。 （2）使用时保持电钻平稳。 （3）不要让电钻超负荷工作以增加其着火风险。 （4）电钻在钻削过程中，钻头安装必须安全牢固。 （5）在使用之前，检查电钻是否有异常现象，不要用潮湿的手擦它们。 （6）确保电动机通风，通风口要保持清洁，并确保完全打开。 （7）检查电线是否损坏，如以损坏用特定的胶布安全的修复它。 （8）不要使用电线或插头来拖动电钻。 （9）确保被钻削的工件可靠固定，否则钻削过程中工件容易旋转，造成人员受伤。 （10）当电钻发热时，需要使用润滑油。 （11）电钻工作时，需要戴上面罩或护目镜，以防止飞溅的铁屑和微粒飞进眼睛。（12）钻削过程中不断变速，这样方可断屑。 （13）操作电钻时，不要将速度调得太快，也不要在电钻上施加很大的压力。因为这样会使电钻过热而损坏。

2019版微表情识别·读脸读心答案

微表情涵义·由来 1 【单选题】微表情是指持续时间多长的表情?()B A、1/2秒 B、不足1/5秒 C、5秒 D、以上都不对 2 【多选题】下面哪些描述符合微表情的特征?()ABCD A、时间不足1/5秒 B、受到有效刺激后的反应 C、不由自主地表现出来 D、表达内心的真实情感 3 【判断题】表情是表现在面部或姿态上的情感信息。()正确 保罗·埃克曼的贡献 1 【单选题】保罗·埃克曼研究的微表情主要在哪个领域?()C A、身体动作 B、副语言 C、面部表情 D、以上都不对 2 【多选题】保罗·埃克曼研究微表情的主要贡献有哪些?()ABCD A、完成面部表情编码 B、编撰并发布FACS—AU教程 C、研发微表情训练工具(Meet) D、人际欺骗研究 3

【判断题】独立发现并深入研究微表情的学者是保罗·埃克曼。()错误 国内·应用研究概况 1 【单选题】 国内探索微表情应用研究的实战机构不包括哪些？（）D A、公安机构 B、检察机构 C、安全机构 D、环保机构 2 【判断题】 受到lie to me 传播的影响国内业界开始关注并研究微表情。()正确 3 【判断题】 国内研究微表情的专业团队主要有中科院心理研究所傅小兰团队、中国人民政法大学姜振宇团队和上海政法学院范海鹰团队。（）正确 教学模式·教学环节 1 【单选题】微表情识别读脸读心课程宜采用哪种教学模式?()D A、理论讲授式 B、实操训练式 C、案例观摩式 D、A+B+C 2 【多选题】微表情识别读脸读心课程的教学模式包括哪些教学环节?()ABC

A、理论讲授 B、案例教学 C、实操训练 D、以上都不对 3 【判断题】微表情识别读脸读心是一本应用技术类课程。()正确 案例教学1：《非常了得·我是飞机调度员》 1 【多选题】影响误判事件为假的主要影响因素是什么?()BD A、所提问题不够有效 B、观察者先入为主的经验带入 C、扮演者说到飞机晚点时出现的羞愧 D、回应印象最深刻的一次调度有多麻烦时的回避 实操训练1：《真真假假·我曾喝过将军泡的茶》 1 【多选题】支持判断事件为假的表情动作有哪些?()ABCD A、讲述主题时眼睛向左瞟,而在讲述事件过程时眼睛有几次向右瞟。 B、讲述事件过程时出现左手揪裤子动作,讲完后有个明显的吞咽动作。 C、讲到坐着有3个人、我坐在边上时眼睛向右瞟,而在回应宿舍住在哪个 位置时眼睛向左瞟。 D、回应喝的茶是什么颜色的问题时说茶,绿色吧(不肯定) 微表情产生原理 1 【单选题】埃克曼认为在人类情绪产生及表达过程中起着重要作用的是?()B A、有用的联合性习惯原理 B、大脑中的自动评估系统群 C、对立原理 D、神经系统直接作用原理 2 【多选题】微表情产生的可能机制包括哪些环节?()ABCD