人脸识别需要积累采集到的大量人脸图像相关的数据,用来验证算法,不断提高识别准确性,这些数据诸如A Neural Network Face Recognition Assignment(神经网络人脸识别数据)、orl人脸数据库、麻省理工学院生物和计算学习中心人脸识别数据库、埃塞克斯大学计算机与电子工程学院人脸识别数据等。
人脸的外形很不稳定,人可以通过脸部的变化产生很多表情,而在不同观察角度,人脸的视觉图像也相差很大,另外,人脸识别还受光照条件(例如白天和夜晚,室内和室外等)、人脸的很多遮盖物(例如口罩、墨镜、头发、胡须等)、年龄等多方面因素的影响。
基于生理信号的情绪识别方法,主要包括基于自主神经系统( autonomic nervous system) 的情绪 识别和 基 于 中 枢 神 经 系 统( central nervous system) 的情绪识别。基于自主神经系统的识别方法是指通过测量心率、皮 肤 阻 抗、呼吸等生理信号来识别对应的情绪状态。美国麻省理工学院的 Picard 等人通过对人体自主神经系统的测量和分析,识别出了平静、生气、厌恶、忧伤、愉悦、浪漫、开心和畏惧等 8 种不同的情绪[20]。这些自主神经系统的生理信号虽然无法伪装,能 够 得 到 真 实 的 数 据,但 是 由 于 准 确率低且缺乏合理的评价标准,因此不太适合于实际应用。基于神经系统的识别方法,是指通过分析不同情绪状态下大脑发出的不同信号来识别相应的情绪。这种方法不易被伪装,并且与其他生理信号识别方法相比识别率较高,因此越来越多的被应用于情绪 识 别 研 究 [1]。