[發明專利]一種人臉表情識別方法

有效

• 申請號: 201410280557.5
• 申請日: 2014-06-21
• 公開（公告）號: CN104036255B
• 公開（公告）日: 2017-07-07
• 發明（設計）人: 馬爭;解梅;陳路;蔡家柱
• 申請（專利權）人: 電子科技大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/46;G06K9/62
• 代理公司: 電子科技大學專利中心51203
• 代理人: 周劉英

1.一種人臉表情識別方法，其特征在于，包括下列步驟:

步驟1：構建表情特征庫

步驟101：從表情庫中選擇R幅不同人的中性表情圖像，其中所述R大于或等于20；

分別在各圖像上定位N個表情特征點的位置信息，提取每幅圖片的表情特征點信息向量v_i＝(x₁,x₂,...,x_n,y₁,y₂,...y_n),其中n＝1,2,...,N；i＝1,2,...,R；并分別對各特征點信息向量v_i進行預處理得到其中分別表示向量v_i中N個x_n的均值，N個y_n的均值；

步驟102：從表情庫中選擇與步驟101中對應R人的各類表情圖片各S幅，其中所述S大于或等于5；

分別在每幅圖像上定位N個表情特征點的位置信息，提取每幅圖片的表情特征點信息向量其中上標j用于標識不同的表情分類；并分別對各特征點信息向量進行預處理得到其中分別表示向量中N個x_n的均值，N個y_n的均值；

步驟103：計算底層表情特征點信息向量

步驟104：基于底層表情特征點信息向量fe_i^j訓練各類表情對應的SVM分類器；

其中，訓練任意一種表情的SVM分類器具體為：將底層表情特征點信息向量fe_i^j中的某一類表情特征作為正樣本，其他所有表情特征作為負樣本，訓練一個SVM分類器；

步驟105：將底層表情特征點信息向量fe_i^j分別送入步驟104得到的各SVM分類器中，計算每一個底層表情特征點信息向量fe_i^j分別到各SVM分類器的超平面的距離由各個形成表情特征庫；

步驟2：人臉表情識別

步驟201：輸入待識別人的人臉中性表情圖像，在當前圖像上定位N個表情特征點的位置信息，提取位置信息向量v'＝(x₁,x₂,...,x_n,y₁,y₂,...y_n)，并進行預處理得到 其中分別表示向量v'中N個x_n的均值，N個y_n的均值；

步驟202：實時輸入步驟201所述的待識別人的人臉圖像序列，在每一幅圖像上定位 N個表情特征點的位置信息，提取位置信息向量u'＝(x₁,x₂,...,x_n,y₁,y₂,...y_n)，并進行預處理得到其中分別表示向量u'中N個x_n的均值，N個y_n的均值；

步驟203：將送入步驟104得到的各SVM分類器中進行特征變換處理，得到特征向量featest；

步驟204：計算特征向量featest與表情特征庫中各個向量的歐式距離，將歐式距離最小的特征向量j的所對應的表情類別確定為當前待識別人的表情。