通过面部表情来识别人的心理
通过面部表情来识别人的心理，生活中，想知道一个人内心在想什么，其实是有方法的，我们可以通过人们的面部表情，来识别人的心理变化。那么大家知道要如何通过面部表情来识别人的心理吗？下面和我一起来了解一下吧！
在人们日常交流中，只有7%的信息是通过语言来传递的，55%的信息是通过面部表情来体现的。可见，表情信息在人们之间交流的重要性。
随着人工智能和模式识别的不断发展，人机智能交互中的一项重要技术——人脸表情识别也受到关注。人脸表情识别主要是利用人脸识别技术，对人脸的表情信息进行特征提取并归类，使计算机能获知人的表情信息，进而推断人的心理状态，从而实现人机之间的高级智能交互。
从识别模式来看，人脸表情识别与我们的行为心里学是一致的。行为心里学有一个说法是瞬间识人的超级心里密码是在第一时间看对方的脸。通过表情判断一个人的心里情况，也就是通过细小的表情和微小的动作来观察对方的心里，对即将发生的事情做出一个准确推断。
目前，人脸表情识别的应用领域主要是安全领域、智能机器人研制、电脑游戏、医疗领域等。并且人脸表情识别主要定义六种表情生气、厌恶、害怕、伤心、高兴、吃惊，将人脸划分为若干个运动单元来描述面部动作，这些运动单元显示了人脸运动与表情的对应关系。
人脸表情识别可分为人脸图像的获取与预处理、表情特征提取和表情分类这三部分。基本上与人脸识别在人脸图像的获取和预处理这些环节上是一致的，只是在特征提取方面有区别，人脸识别提取的特征是同一人脸的个体差异，而表情识别提取的特征是同一人脸的不同表情下的差异。
亚里士多德说，脸是心灵的一扇窗，透过表情可以看到一个人的思想。古罗马时期的大哲学家西塞罗也是这一观点的支持者。的确，两千年过去了，面部表情仍然被普遍认为是判断人们感受的一种有效方式，而且不论年龄、性别和文化差异。比如：挑起眉毛表示困惑，微笑表示幸福，皱眉表示悲伤。
但事实果真如此吗？心理学家针对数百篇关于面部表情和潜在情绪之间关系的论文进行了一项分析研究，得出的结论有点儿令人意外：并没有翔实的科学证据表明，人们的日常情绪可以通过面部表情来识别。也就是说，一个没有面带微笑的人，并不意味着他不快乐。
心理学家发现，以城市为生活背景的.成年人，生气时皱眉的机率平均为30%。这就意味着， 人们在生气时，大约有70%的情况是不会皱眉的。相反，人们把皱眉用在了别处，比如，当人们集中注意力时，当有人讲了一个糟糕的笑话时，或者当他们体内有气体时（想要放屁时）。
研究人员得出结论，皱眉，或者面有怒色，是人们表达愤怒的方式之一，但绝不是唯一。人类面部表情之复杂和难以捉摸，不仅限于愤怒，也适用于心理学家定义的六种情绪类别：愤怒、厌恶、恐惧、快乐、悲伤和惊讶。
这让人们对科技公司开发人工智能算法的努力产生了疑问。科技公司总是声称，人工智能算法可以识别面部表情，并计算出潜在的情绪状态。例如，微软声称其"情感分析应用程序"能够通过检测人们的视频片段来判断他们的内心感受。然而，美国俄亥俄州立大学的计算机工程师阿历克斯·马丁内斯对此表示怀疑。他认为，试图根据人脸图像识别人类情绪的做法，事实上是忽略了产生情绪的背景环境的重要性。
首先，面部表情是人们用来交流的许多非语言形式之一，类似的还有身体语言。人工智能识别人的情绪也需要考虑这些因素。而了解情绪产生的背景对于面部表情的解读似乎更为重要。对此，马丁内斯博士引用了一项实验来加以证明。在该实验中，研究人员给参与者展示了一名男子的脸部特写照片，照片上的人嘴巴大张着似乎在尖叫，脸涨得通红。
仅仅根据这一点，大多数参与者会猜想照片上的人非常生气。然而将照片拉到全景，才发现照片实际上是一名足球运动员伸出双臂庆祝进球。他那张局部看起来像是生气的脸，实际上是一种狂喜的表情。
考虑到人们在大部分时间里无法通过表情来准确猜测彼此的情绪状态，马丁内斯博士认为，计算机也不可能做到这一点。他表示："一些公司声称算法可以通过人们的表情来识别他们的情绪状态，并将其应用到比如招聘等场景中，""有些公司要求应聘者提交一份视频简历，然后由一个机器学习系统对其面部表情进行分析，之后得出是否适合雇佣的结论，这种做法真的很令人震惊，因为有些算法可能是基于错误的假设，甚至是一个危险的假设，而在此基础上得出的结论可能是非常可怕、甚至是危险的。"
本科毕业设计做人脸情绪识别难度大。
一般来说还是挺大的，得看你想做到什么程度了，有这个想法挺好，看个人情况做吧。情绪识别原本是指个体对于他人情绪的识别，现多指AI通过获取个体的生理或非生理信号对个体的情绪状态进行自动辨别，是情感计算的一个重要组成部分。
注意事项：
情绪识别研究的内容包括面部表情、语音、心率、行为、文本和生理信号识别等方面，通过以上内容来判断用户的情绪状态。
情绪是综合了人的感觉、思想和行为的一种状态，在人与人的交流中发挥着重要作用。情绪是一种综合了人的感觉、思想和行为的状态，它包括人对外界或自身刺激的心理反应，包括伴随这种心理反应的生理反应。在人们的日常工作和生活中，情绪的作用无处不在。
The interaction between man and computer activities of daily life is increasingly becoming an important part of, especially in recent years, with the rapid development of computer technology to study the habits of the new line interpersonal communication interpersonal interaction techniques become very active at the same time also made encouraging progress, these studies include face recognition, facial expression recognition, gesture recognition, etc.. Gesture is a natural, intuitive, easy to learn human-computer interaction means. Manual directly as computer input devices, human-computer communication between the middle of the media will no longer need, the user can simply define an appropriate gesture to the surrounding machine control, therefore, gesture recognition is a human and robot interaction an important tool, but also human-computer interaction, virtual reality, an important component. However, the gesture itself, the diversity, ambiguity and the staff is a complex deformation body and the visual is inherently uncertain, coupled with staff is a complex deformation of their body and visual discomfort qualitative, making vision-based gesture recognition is a very challenging interdisciplinary research topic. This article focuses on the general context of gesture segmentation and the use of BP neural network to recognize the gesture. Gestures are defined in advance, and the input to the neural network was trained, and then collected through the use of color image opencv extract-based skin color, the color images from complex background, hand in the image, further processing and enter the neural network identification.
计算机软件毕业论文的题目都好写啊
网络、网站，或管理系统都可以的
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可以。 毕业论文是可以用别人训练出来的，但是自己也要有创新，不能全部使用，不然是不会过的。毕业论文（graduation study）是专科及以上学历教育为对本专业学生集中进行科学研究训练而要求学生在毕业前撰写的论文。毕业论文一般安排在修业的最后一学年（学期）进行，论文题目由教师指定或由学生提出，学生选定课题后进行研究，撰写并提交论文，目的在于培养学生的科学研究能力，加强综合运用所学知识、理论和技能解决实际问题的训练，从总体上考查学生大学阶段学习所达到的学业水平。
随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。我整理了图像识别技术论文，欢迎阅读!
图像识别技术研究综述
摘要：随着图像处理技术的迅速发展，图像识别技术的应用领域越来越广泛。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，由于图像在成像时受到外部环境的影响，使得图像具有特殊性，复杂性。基于图像处理技术进一步探讨图像识别技术及其应用前景。
关键词：图像处理;图像识别;成像
中图分类号：TP391 文献标识码：A 文章编号：1009-3044(2013)10-2446-02
图像是客观景物在人脑中形成的影像，是人类最重要的信息源，它是通过各种观测系统从客观世界中获得，具有直观性和易理解性。随着计算机技术、多媒体技术、人工智能技术的迅速发展，图像处理技术的应用也越来越广泛，并在科学研究、教育管理、医疗卫生、军事等领域已取得的一定的成绩。图像处理正显著地改变着人们的生活方式和生产手段，比如人们可以借助于图像处理技术欣赏月球的景色、交通管理中的车牌照识别系统、机器人领域中的计算机视觉等，在这些应用中，都离不开图像处理和识别技术。图像处理是指用计算机对图像进行处理，着重强调图像与图像之间进行的交换，主要目标是对图像进行加工以改善图像的视觉效果并为后期的图像识别大基础[1]。图像识别是利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对像的技术。但是由于获取的图像本事具有复杂性和特殊性，使得图像处理和识别技术成为研究热点。
1 图像处理技术
图像处理(image processing)利用计算机对图像进行分析，以达到所需的结果。图像处理可分为模拟图像处理和数字图像图像处理，而图像处理一般指数字图像处理。这种处理大多数是依赖于软件实现的。其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程适于计算机进行特征提取的形式，主要包括图像采样、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
1)图像采集，图像采集是数字图像数据提取的主要方式。数字图像主要借助于数字摄像机、扫描仪、数码相机等设备经过采样数字化得到的图像，也包括一些动态图像，并可以将其转为数字图像，和文字、图形、声音一起存储在计算机内，显示在计算机的屏幕上。图像的提取是将一个图像变换为适合计算机处理的形式的第一步。
2)图像增强，图像在成像、采集、传输、复制等过程中图像的质量或多或少会造成一定的退化，数字化后的图像视觉效果不是十分满意。为了突出图像中感兴趣的部分，使图像的主体结构更加明确，必须对图像进行改善，即图像增强。通过图像增强，以减少图像中的图像的噪声，改变原来图像的亮度、色彩分布、对比度等参数。图像增强提高了图像的清晰度、图像的质量，使图像中的物体的轮廓更加清晰，细节更加明显。图像增强不考虑图像降质的原因，增强后的图像更加赏欣悦目，为后期的图像分析和图像理解奠定基础。
3)图像复原，图像复原也称图像恢复，由于在获取图像时环境噪声的影响、运动造成的图像模糊、光线的强弱等原因使得图像模糊，为了提取比较清晰的图像需要对图像进行恢复，图像恢复主要采用滤波方法，从降质的图像恢复原始图。图像复原的另一种特殊技术是图像重建，该技术是从物体横剖面的一组投影数据建立图像。
4)图像编码与压缩，数字图像的显著特点是数据量庞大，需要占用相当大的存储空间。但基于计算机的网络带宽和的大容量存储器无法进行数据图像的处理、存储、传输。为了能快速方便地在网络环境下传输图像或视频，那么必须对图像进行编码和压缩。目前，图像压缩编码已形成国际标准，如比较著名的静态图像压缩标准JPEG，该标准主要针对图像的分辨率、彩色图像和灰度图像，适用于网络传输的数码相片、彩色照片等方面。由于视频可以被看作是一幅幅不同的但有紧密相关的静态图像的时间序列，因此动态视频的单帧图像压缩可以应用静态图像的压缩标准。图像编码压缩技术可以减少图像的冗余数据量和存储器容量、提高图像传输速度、缩短处理时间。
5)图像分割技术，图像分割是把图像分成一些互不重叠而又具有各自特征的子区域，每一区域是像素的一个连续集，这里的特性可以是图像的颜色、形状、灰度和纹理等。图像分割根据目标与背景的先验知识将图像表示为物理上有意义的连通区域的集合。即对图像中的目标、背景进行标记、定位，然后把目标从背景中分离出来。目前，图像分割的方法主要有基于区域特征的分割方法、基于相关匹配的分割方法和基于边界特征的分割方法[2]。由于采集图像时会受到各种条件的影响会是图像变的模糊、噪声干扰，使得图像分割是会遇到困难。在实际的图像中需根据景物条件的不同选择适合的图像分割方法。图像分割为进一步的图像识别、分析和理解奠定了基础。
2 图像识别技术
图像识别是通过存储的信息(记忆中存储的信息)与当前的信息(当时进入感官的信息)进行比较实现对图像的识别[3]。前提是图像描述，描述是用数字或者符号表示图像或景物中各个目标的相关特征，甚至目标之间的关系，最终得到的是目标特征以及它们之间的关系的抽象表达。图像识别技术对图像中个性特征进行提取时，可以采用模板匹配模型。在某些具体的应用中，图像识别除了要给出被识别对象是什么物体外，还需要给出物体所处的位置和姿态以引导计算初工作。目前，图像识别技术已广泛应用于多个领域，如生物医学、卫星遥感、机器人视觉、货物检测、目标跟踪、自主车导航、公安、银行、交通、军事、电子商务和多媒体网络通信等。主要识别技术有：
指纹识别
指纹识别是生物识别技术中一种最实用、最可靠和价格便宜的识别手段，主要应用于身份验证。指纹识别是生物特征的一个部分，它具有不变性：一个人的指纹是终身不变的;唯一性：几乎没有两个完全相同的指纹[3]。一个指纹识别系统主要由指纹取像、预处理与特征提取、比对、数据库管理组成。目前，指纹识别技术与我们的现实生活紧密相关，如信用卡、医疗卡、考勤卡、储蓄卡、驾驶证、准考证等。
人脸识别 目前大多数人脸识别系统使用可见光或红外图像进行人脸识别，可见光图像识别性能很容易受到光照变化的影响。在户外光照条件不均匀的情况下，其正确识别率会大大降低。而红外图像进行人脸识别时可以克服昏暗光照条件变化影响，但由于红外线不能穿透玻璃，如果待识别的对象戴有眼镜，那么在图像识别时，眼部信息全部丢失，将严重影响人脸识别的性能[4]。
文字识别
文字识别是将模式识别、文字处理、人工智能集与一体的新技术，可以自动地把文字和其他信息分离出来，通过智能识别后输入计算机，用于代替人工的输入。文字识别技术可以将纸质的文档转换为电子文档，如银行票据、文稿、各类公式和符号等自动录入，可以提供文字的处理效率，有助于查询、修改、保存和传播。文字识别方法主要有结构统计模式识别、结构模式识别和人工神经网络[5]。由于文字的数量庞大、结构复杂、字体字形变化多样，使得文字识别技术的研究遇到一定的阻碍。
3 结束语
人类在识别现实世界中的各种事物或复杂的环境是一件轻而易举的事，但对于计算机来讲进行复杂的图像识别是非常困难的[6]。在环境较为简单的情况下，图像识别技术取得了一定的成功，但在复杂的环境下，仍面临着许多问题：如在图像识别过程中的图像分割算法之间的性能优越性比较没有特定的标准，以及算法本身存在一定的局限性，这使得图像识别的最终结果不十分精确等。
参考文献：
[1] 胡爱明，周孝宽.车牌图像的快速匹配识别方法[J].计算机工程与应用，2003，39(7)：90—91.
[2] 胡学龙.数字图像处理[M].北京：电子工业出版社，2011.
[3] 范立南，韩晓微，张广渊.图像处理与模式识别[M].北京：科学出版社，2007.
[4] 晓慧，刘志镜.基于脸部和步态特征融合的身份识别[J].计算机应用，2009，1(29)：8.
[5] 陈良育，曾振柄，张问银.基于图形理解的汉子构型自动分析系统[J].计算机应用，2005，25(7)：1629-1631.
[6] Sanderson C，Paliwal K Fusion and Person Verification Using Speech & Face Information[C].IDIAP-RR 02-33，Martigny，Swizerland，2002.
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