[發明專利]一種基于復雜度感知分類算法的面部表情識別方法

在審

• 申請號: 201810417769.1
• 申請日: 2018-05-04
• 公開（公告）號: CN108776774A
• 公開（公告）日: 2018-11-09
• 發明（設計）人: 文貴華;常天元
• 申請（專利權）人: 華南理工大學
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 廣州市華學知識產權代理有限公司 44245
• 代理人: 李斌

1.一種基于復雜度感知分類算法的面部表情識別方法，其特征在于，所述方法包括以下步驟：

S1、對面部表情圖像進行預處理后作為訓練數據集；

S2、設計基于改進殘差塊的深度卷積神經網絡對訓練數據集進行訓練，提取出人臉面部特征；

S3、根據復雜度感知分類算法，通過評估訓練數據集提取的人臉面部特征的復雜度，將訓練數據集劃分為容易訓練樣本集和困難訓練樣本集，并針對這兩類子樣本集分別進行訓練得到容易樣本分類器和困難樣本分類器；

S4、分別對容易訓練樣本集標記{+}標簽和困難訓練樣本集標記{-}標簽，針對這兩類子樣本集訓練一個二分類的樣本復雜度鑒別分類器，用于衡量面部表情圖像分類的難易程度；

S5、對測試數據集進行步驟S1的預處理和步驟S2的人臉面部特征提取后，通過樣本復雜度鑒別分類器對測試數據集提取的人臉面部特征進行復雜度鑒別，根據人臉面部特征的復雜度將測試數據集分別輸入容易樣本分類器和困難樣本分類器完成人臉表情類別的識別。

2.根據權利要求1所述的一種基于復雜度感知分類算法的面部表情識別方法，其特征在于：步驟S1中所述對面部表情圖像進行預處理具體是指對面部表情圖像進行裁剪、白化、歸一化預處理，所述每張面部表情圖像對應了七種面部表情類型中的一種，七種面部表情類型分別為驚訝、害怕、厭惡、生氣、高興、傷心和平和。

3.根據權利要求1所述的一種基于復雜度感知分類算法的面部表情識別方法，其特征在于：步驟S1中作為訓練數據集的面部表情圖像來自于人臉表情數據集Fer2013。

4.根據權利要求1所述的一種基于復雜度感知分類算法的面部表情識別方法，其特征在于：所述用于提取人臉面部特征的基于改進殘差塊的深度卷積神經網絡依次由卷積層、maxpooling層、四個改進的殘差網絡塊、平均池化層、兩個維度為1024的全連接層和一個維度為7的全連接層組成，其中每個改進的殘差網絡塊包含兩個卷積層，并將兩個特征圖的輸出由傳統的求和連接修改為串聯的組合方式連接。

5.根據權利要求4所述的一種基于復雜度感知分類算法的面部表情識別方法，其特征在于：將基于改進殘差塊的深度卷積神經網絡的倒數第二層，即第二個維度為1024的全連接層的輸出作為輸入面部表情圖像的特征表示。

6.根據權利要求1所述的一種基于復雜度感知分類算法的面部表情識別方法，其特征在于：步驟S3中的容易樣本分類器和困難樣本分類器均為Softmax分類器，步驟S4中的樣本復雜度鑒別分類器為線性SVM分類器。