[發(fā)明專利]表情特征提取方法及裝置在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 201611076658.6 | 申請日： | 2016-11-29 |
| 公開（公告）號： | CN106778545A | 公開（公告）日： | 2017-05-31 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 徐曉東;張程;張毅 | 申請（專利權(quán)）人： | 重慶重智機器人研究院有限公司 |
| 主分類號： | G06K9/00 | 分類號： | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京超凡志成知識產(chǎn)權(quán)代理事務所(普通合伙)11371 | 代理人： | 唐維虎 |
| 地址： | 400000 重慶市*** | 國省代碼： | 重慶;85 |
| 權(quán)利要求書： | 查看更多 | 說明書： | 查看更多 |
| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 表情 特征 提取 方法 裝置 | ||
1.一種表情特征提取方法，應用于電子終端，其特征在于，所述方法包括：
獲得圖像庫中包括多種預設(shè)表情的面部圖像；
根據(jù)所述面部圖像，通過主成分分析算法計算獲得各面部圖像的全局表情特征；
根據(jù)面部器官對表情識別的貢獻程度，將所述面部圖像劃分為多個面部器官識別區(qū)域；
根據(jù)不同所述面部圖像中每個面部器官識別區(qū)域的數(shù)據(jù)，通過局部定向模式算法計算獲得所述面部圖像每個面部器官識別區(qū)域的區(qū)域紋理特征；
基于所述面部圖像的全局表情特征及所述每個所述面部器官識別區(qū)域的區(qū)域紋理特征，加權(quán)計算獲得所述面部圖像的融合表情特征向量。
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述面部圖像，通過主成分分析算法計算獲得各面部圖像的全局表情特征的步驟包括：
根據(jù)所述面部圖像數(shù)據(jù)，獲得每個所述面部圖像的像素矩陣向量；
根據(jù)多個所述面部圖像的像素矩陣向量，計算獲得所述圖像庫中面部圖像的平均像素矩陣向量；
根據(jù)每個所述面部圖像的像素矩陣向量及所述平均像素矩陣向量，計算獲得每個所述面部圖像的標準矩陣向量，其中，所述標準矩陣向量為各所述面部圖像的像素矩陣向量與所述平均像素矩陣向量的差；
根據(jù)每個所述面部圖像的標準矩陣向量，計算獲得所述圖像庫的總體散布矩陣；
根據(jù)總體散布矩陣得到所述圖像庫的特征向量組；
根據(jù)所述特征向量組的特征子空間得到各所述面部圖像的全局表情特征。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)面部器官對表情識別的貢獻程度，將所述面部圖像劃分為多個面部器官識別區(qū)域的方式包括：
將所述面部圖像劃分為眼部識別區(qū)域及嘴部識別區(qū)域。
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述區(qū)域紋理特征通過局部局部定向模式直方圖表征；所述根據(jù)不同所述面部圖像中每個面部器官識別區(qū)域的數(shù)據(jù)，通過局部定向模式算法計算獲得所述面部圖像每個面部器官識別區(qū)域的區(qū)域紋理特征的步驟包括：
將面部圖像的任意像素點作為中心點，將其分別與8個方向的Kirsch算子進行卷積運算，獲得中心點周圍的8個方向的邊緣響應值；
將獲取的所述8個方向的邊緣響應值取絕對值，并進行排序；
根據(jù)排序后的邊緣響應值取絕對值編碼獲得局部定向模式碼值；
根據(jù)所述局部定向模式碼值計算獲得各面部器官識別區(qū)域的局部局部定向模式直方圖。
5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)所述面部圖像的全局表情特征及所述每個所述面部器官識別區(qū)域的區(qū)域紋理特征，加權(quán)計算獲得所述面部圖像的融合表情特征向量的步驟包括：
將所述面部圖像各面部器官識別區(qū)域的區(qū)域局部定向模式直方圖合成為統(tǒng)一局部定向模式直方圖；
按從左至右、從上而下的順序依次將所述統(tǒng)一局部定向模式直方圖存為局部定向模式特征向量；
將所述面部圖像的全局表情特征向量及局部定向模式特征向量加權(quán)融合，獲得融合表情特征向量。
6.一種表情特征提取裝置，應用于電子終端，其特征在于，所述裝置包括：
圖像獲取模塊，用于獲得圖像庫中包括多種預設(shè)表情的面部圖像；
主成分分析計算模塊，用于根據(jù)所述面部圖像，通過主成分分析算法計算獲得各面部圖像的全局表情特征；
區(qū)域劃分模塊，用于根據(jù)面部器官對表情識別的貢獻程度，將所述面部圖像劃分為多個面部器官識別區(qū)域；
局部定向模式計算模塊，用于根據(jù)不同所述面部圖像中每個面部器官識別區(qū)域的數(shù)據(jù)，通過局部定向模式算法計算獲得所述面部圖像每個面部器官識別區(qū)域的區(qū)域紋理特征；
融合計算模塊，用于基于所述面部圖像的全局表情特征及所述每個所述面部器官識別區(qū)域的區(qū)域紋理特征，加權(quán)計算獲得所述面部圖像的融合表情特征向量。
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