[发明专利]人脸面部表情识别控制系统

摘要

本发明公开了人脸面部表情识别控制系统包括以下步骤：第一步，建立基本的反射式感知器网络；第二步，对基本的感知器网络进行训练，第三步，建立基本的BP神经网络；第四步，进行基本的BP神经网络的算法训练；第五步，对之前的算法操作进行完整实现；第六步，增加待识别人脸表情的复杂程度；第七步，作为理想BP神经网络；第八步，选择嵌入式系统作为实现平台；第九步，选择不同受测者进行实验调整基本的反射式感知器网络，进行系统优化。本发明能够实现任一个人面部表情的识别控制输出，简化了人机交互过程，缩短了时间，提高了人机交互效率，达到了解放双手进行模式识别控制的目标。

主权项

人脸面部表情识别控制系统，其特征在于：包括以下步骤：第一步，建立基本的反射式感知器网络，对连续动态的人脸表情图片帧进行识别归类，建立初步分类的基本模式；第二步，对基本的感知器网络进行训练，调整感知器网络的权值和阈值，在达到75％以上的可靠分类能力后，认为感知器网络训练成功；第三步，通过初步分类的基本模式各自分别建立基本的BP神经网络；第四步，进行基本的BP神经网络的算法训练，直至在可靠性达到75％以上；第五步，对之前的算法操作进行完整实现，观察人脸表情控制输出效果；第六步，增加待识别人脸表情的复杂程度，依次增加BP神经网络对于嘴唇和开合、牙齿的露出、舌头的配合、眉毛的聚合、眼神的专注度程度的学习任务；第七步，重复算法实现操作若干次，选择学习效果最好的一组BP神经网络，作为理想BP神经网络；第八步，选择嵌入式系统作为实现平台，根据人脸表情对输出信号进行操作，在屏幕上进行展示，具体表现测试者不同面部表情情绪和心理的操作期望；第九步，选择不同受测者进行实验，对于实验效果进行比对分析，判断是否具有个体差异性，根据共性问题，调整基本的反射式感知器网络，进行系统优化。