红外面部表情热像图的特征分析

　　本文以人面部的红外热像图为研究对象，采用数学形态学方法，通过提取与分析热像图特征区域的整体几何特征和局部几何特征，进行了表情识别的研究。提出了温度直方图和基于鼻尖温度最低法的概念。本文中主要实现的方法有数学形态学 的膨胀、腐蚀、开运算和闭运算，以及利用数学形态学手段进行二值图像的边缘检测。同时实现了面积、周长、似圆度和夹角的自动计算，作为分析特征区域的整体和局部几何特征的参数向量。通过数据分析，发现：随着表情变化，这些几何特征变化明显，并呈现一定的规律性，说明利用红外热像图研究表情识别是可行的。利用红外热像图进行表情识别，可以不受光线、肤色的影响，人脸区域和特征区域提取简单易行。本文主要利用了面部温度的分布变化进行了表情识别探索性研究，可以辅助心理学研究、高危病人检测和计算机人性化的发展等等。同时，根据温度分布变化同样可以进行人体生理功能的监测，辅助疾病的及时诊断和治疗。

　　引言

　　人脸表情含有丰富的人体行为信息, 是身体感觉最直接的表现，通过对它的研究可以进一步了解人类对应的身体感觉和情绪状况，从而辅助疾病的诊断与治疗，因而研究和识别表情对于研究身体与精神状态健康与否具有重大意义。

　　从目前的表情识别研究现状来看，人脸表情识别之所以有很大困难，一个重要的原因是目前大部分的识别方法都是建立在直接采集的形态图像的基础之上的，只是从见到的“表象”进行识别，对于计算机识别是有很大难度的。要克服外来因素(比如光照)的影响，考虑从人脸本身的特性出发，从新的角度研究人脸识别的方法。

　　本文从另外一个角度出发，即从伴随表情产生的肌肉运动产热角度出发，进行表情变化的研究。如图1所示，面部肌肉运动最直观的引起表情的变化，同时，肌肉的运动又会产生热量，肌肉运动状态不同，产生的热量也不等。因此，不同的面部肌肉运动产生不同表情的同时，也产生不同的热量，导致面部温度分布的变化。本研究正是通过研究面部温度分布的变化，对不同表情进行区分的。

　　目前，应用最广的测温装置就是红外热像仪，红外热像仪在接收到人体的红外辐射后,形成热分布图即红外热像图(简称热像图Thermography)。在医学上是利用人体天然生物红外辐射能，通过现代物理科学技术研制的热像仪，反应机体表面各部位的温差变化，它是一个二维温度场,灵敏度非常高,其温度分辨率可达 0.01 度。热像图在医学领域中的应用，发展很快，应用范围也很广。几乎临床各科对某些疾病的诊断都有一定的帮助。医学上利用红外线能转换成热像图，对各种疾病所产生的局部新陈代谢的旺盛与周围组织的温差，为判断疾病和疗效观察提供了较客观的依据。