人臉微表情識(shí)別技術(shù)在人工環(huán)境評價(jià)中的應(yīng)用

　　本書主要介紹通過人臉微表情識(shí)別完成對人工環(huán)境舒適性的評價(jià)，主要包括以下章節(jié)的內(nèi)容：（1）摘要。主要介紹目前常用人工環(huán)境舒適性評價(jià)方法存在的不足，以及基于人臉微表情識(shí)別的人工環(huán)境舒適性評價(jià)方法的思路。（2）人工環(huán)境舒適性評價(jià)方法概述。介紹目前主流的人工環(huán)境舒適性評價(jià)方法，從接觸式、半接觸式和非接觸式三個(gè)方面進(jìn)行闡述，分析比較各種方法的優(yōu)缺點(diǎn)，以及人工環(huán)境舒適性評價(jià)方法的發(fā)展趨勢。（3）深度學(xué)習(xí)。介紹人臉微表情識(shí)別模型的理論基礎(chǔ)即深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)，主要介紹深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、超參數(shù)選擇、優(yōu)化、網(wǎng)絡(luò)搭建、網(wǎng)絡(luò)訓(xùn)練等。（4）基于人臉微表情識(shí)別的人工環(huán)境舒適性評價(jià)。首先，在不同環(huán)境舒適性的人工環(huán)境下，采集人臉面部微表情，對采集到的人臉微表情進(jìn)行人臉檢測、人臉分割、人臉對齊、圖像質(zhì)量評價(jià)等預(yù)處理。其次，分析各種舒適度的人工環(huán)境中，人臉微表情的變換；然后，利用舒適不舒適環(huán)境中的人臉微表情構(gòu)建基于環(huán)境舒適性的人臉微表情數(shù)據(jù)庫。最后，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network， CNN）構(gòu)建“基于人臉微表情識(shí)別的人工環(huán)境舒適性評價(jià)模型”。（5）基于人臉微表情識(shí)別的人工環(huán)境舒適性自動(dòng)評價(jià)系統(tǒng)及應(yīng)用。構(gòu)建一個(gè)具有閉眼圖像、非正面圖像自動(dòng)篩選功能，提供實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)采集設(shè)備數(shù)據(jù)接口，可視化顯示的基于人臉微表情識(shí)別的人工環(huán)境舒適性自動(dòng)評價(jià)系統(tǒng)。該系統(tǒng)可以通過實(shí)時(shí)檢測人臉微表情，完成環(huán)境舒適性評價(jià)，根據(jù)評價(jià)結(jié)果課進(jìn)行個(gè)性化舒適環(huán)境的營造。（6）展望。主要介紹本書方法未來的發(fā)展及研究方向。

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