Abstract
表情在人與人的溝通中扮演著很重要的角色，最主要是用來傳遞一些情感上面的訊息，是除了語言之外最重要的溝同方式之一。在人機互動越來越流行的現今，要讓電腦知道使用者當下的情緒，利用自動化的表情辨識系統就是最直接且最有用的方式。 表情辨識的難度在於，臉部因為表情產生的變化是一種不規則的變化，而且因為每個人的五官長相和個性都不相同，因此表情的表現方式也會有所差異，這些差異會使得臉部因表情產生的變化分析起來更複雜。 因此在本研究中，我們將表情當成是一個動作去分析，並分析臉部每個區域因為表情而產生的運動方向和大小，藉由這種區域運動方向特徵降低因為人臉長相差異所造成的影響。最後再利用事前訓練好的霍夫隨機森林，來加速這些區域特徵的匹配，讓系統可以透過數位攝影機即時判別使用者的表情動作，以達到自動化即時表情辨識系統。