[發(fā)明專利]微表情識(shí)別方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)

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• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201710668442.7
• 申請(qǐng)日: 2017-08-07
• 公開（公告）號(hào): CN107480622A
• 公開（公告）日: 2017-12-15
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 袁暉
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 深圳市科邁愛康科技有限公司
• 主分類號(hào): G06K9/00
• 分類號(hào): G06K9/00
• 代理公司: 深圳市港灣知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限公司44258
• 代理人: 微嘉

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及通信技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種微表情識(shí)別方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)。

背景技術(shù)

人們通過做一些表情，把內(nèi)心感受表達(dá)給他人看，在這些不同表情之間，或是某個(gè)表情里，臉部會(huì)通過微表情“泄露”出其它信息。微表情一般僅維持1/25～1/5秒，雖然一個(gè)下意識(shí)的微表情可能只持續(xù)一瞬間，但很容易暴露人們的真實(shí)情緒。因此，微表情識(shí)別對(duì)于分析人們的真實(shí)心理狀態(tài)有著非凡的作用。而隨著計(jì)算機(jī)視覺、模式識(shí)別等學(xué)科的迅猛發(fā)展，微表情的自動(dòng)識(shí)別技術(shù)已經(jīng)相當(dāng)成熟，相關(guān)的微表情自動(dòng)識(shí)別研究在近幾年有較大發(fā)展，國(guó)內(nèi)外也建立了數(shù)個(gè)標(biāo)準(zhǔn)的微表情庫。

然而，當(dāng)前的微表情識(shí)別方法中所采用的微表情庫均為表情抑制等非自然條件下建立，與人們實(shí)際生活場(chǎng)景有較大區(qū)別，無法較好地體現(xiàn)微表情的真實(shí)狀況。因此，需要一個(gè)通過捕捉實(shí)際生活狀態(tài)下人們的微表情而建立的微表情庫，并通過該微表情庫確定一種能較好地體現(xiàn)微表情真實(shí)狀況的識(shí)別方法。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的主要目的在于提供一種微表情識(shí)別方法、裝置及存儲(chǔ)介質(zhì)，旨在解決現(xiàn)有技術(shù)中不能較好地體現(xiàn)微表情的真實(shí)狀況的技術(shù)問題。

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供一種微表情識(shí)別方法，所述方法包括以下步驟：

對(duì)待識(shí)別視頻進(jìn)行圖像識(shí)別，獲得所述待識(shí)別視頻中的人臉部分，并按照預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)λ鋈四槻糠诌M(jìn)行劃分；

從所述待識(shí)別視頻中提取各預(yù)設(shè)區(qū)域的表情特征信息；

將所述表情特征信息與預(yù)設(shè)微表情模型進(jìn)行對(duì)比，并根據(jù)對(duì)比結(jié)果確定所述待識(shí)別視頻中的微表情。

優(yōu)選地，所述對(duì)待識(shí)別視頻進(jìn)行圖像識(shí)別，獲得所述待識(shí)別視頻中的人臉，并按照預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)λ鋈四樳M(jìn)行劃分的步驟之前，所述方法還包括：

提取所述待識(shí)別視頻的環(huán)境特征信息；

相應(yīng)地，所述將所述表情特征信息與預(yù)設(shè)微表情模型進(jìn)行對(duì)比，具體包括：

將所述表情特征信息和所述環(huán)境特征信息同時(shí)與所述預(yù)設(shè)微表情模型進(jìn)行對(duì)比。

優(yōu)選地，所述獲得所述待識(shí)別視頻中的人臉部分的步驟，具體包括：

對(duì)所述待識(shí)別視頻進(jìn)行裁剪，保留所述待識(shí)別視頻中的人臉部分；

對(duì)所述人臉部分進(jìn)行切段，剔除不包含微表情的視頻片段。

優(yōu)選地，所述在所述待識(shí)別視頻中提取各預(yù)設(shè)區(qū)域的表情特征信息的步驟，具體包括：

對(duì)所述五官區(qū)域進(jìn)行輪廓識(shí)別，獲取所述五官區(qū)域的輪廓特征信息；

對(duì)所述鼻唇溝區(qū)域進(jìn)行紋理分析，獲取所述鼻唇溝區(qū)域的紋理特征信息；

獲取所述眼瞼區(qū)域的面積特征信息；

將所述輪廓特征信息、紋理特征信息、面積特征信息分別作為對(duì)應(yīng)預(yù)設(shè)區(qū)域的表情特征信息。

優(yōu)選地，所述獲取待識(shí)別視頻之前，所述方法還包括：

對(duì)樣本視頻進(jìn)行表情識(shí)別，確定所述樣本視頻中的微表情；

對(duì)所述樣本視頻進(jìn)行圖像識(shí)別，獲得所述樣本視頻中的人臉，并按照預(yù)設(shè)區(qū)域?qū)λ鰳颖疽曨l中的人臉進(jìn)行劃分；

從所述樣本視頻中提取各預(yù)設(shè)區(qū)域的表情特征信息；

建立所述微表情和所述表情特征信息的映射關(guān)系，并存儲(chǔ)所述映射關(guān)系得到微表情庫；

建立微表情模型，并通過所述映射關(guān)系訓(xùn)練所述微表情模型，形成預(yù)設(shè)微表情模型。

優(yōu)選地，所述對(duì)樣本視頻進(jìn)行表情識(shí)別，確定所述樣本視頻中的微表情的步驟之后，所述方法還包括：

提取所述樣本視頻中的環(huán)境特征信息；

相應(yīng)地，所述建立所述微表情和所述表情特征信息的映射關(guān)系，具體包括：

建立所述微表情和所述表情特征信息、所述環(huán)境特征信息的映射關(guān)系。

優(yōu)選地，所述對(duì)所述樣本視頻進(jìn)行表情識(shí)別的步驟之前，所述方法還包括：

按照所述樣本視頻中的人物類型對(duì)所述樣本視頻進(jìn)行分類，所述人物類型包括各預(yù)設(shè)年齡段、性別、身份類型中的至少一項(xiàng)；

相應(yīng)地，所述存儲(chǔ)所述映射關(guān)系得到微表情庫，還包括：

按所述人物類型存儲(chǔ)所述映射關(guān)系得到各類型微表情庫。

此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種微表情識(shí)別裝置，其特征在于，所述微表情識(shí)別裝置包括：存儲(chǔ)器、處理器及存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器上并可在所述處理器上運(yùn)行的微表情識(shí)別程序，所述微表情識(shí)別程序被所述處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述微表情識(shí)別方法的步驟。

此外，為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明還提供一種存儲(chǔ)介質(zhì)，所述存儲(chǔ)介質(zhì)上存儲(chǔ)有微表情識(shí)別程序，所述微表情識(shí)別程序被處理器執(zhí)行時(shí)實(shí)現(xiàn)所述微表情識(shí)別方法的步驟。

附圖說明