[發明專利]表情識別方法、裝置、終端及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 201810990197.6
• 申請日: 2018-08-28
• 公開（公告）號: CN109325422A
• 公開（公告）日: 2019-02-12
• 發明（設計）人: 胡藝飛;徐國強;邱寒
• 申請（專利權）人: 深圳壹賬通智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00;G06K9/62
• 代理公司: 深圳市立智方成知識產權代理事務所(普通合伙) 44468
• 代理人: 王增鑫

本申請提供一種表情識別方法，包括確定待識別視頻中同一人臉的多個在時間上連續的人臉圖像；分別提取表情值的平均值多個人臉圖像的表情特征；根據表情值的平均值多個人臉圖像的時序關系以及各表情特征確定表情特征時序序列；將表情值的平均值表情特征時序序列輸入至預設的表情識別模型，確定與表情值的平均值表情特征時序序列對應的表情類別，并將表情值的平均值表情類別對應的表情作為表情識別結果。本申請方法，由于表情特征時序序列可反應該視頻中表情的時序性特點，因此基于表情特征時序序列建立的表情識別模型識別出的表情識別結果更準確。本申請還提供了一種表情識別裝置、終端及計算機可讀存儲介質。

技術領域

本申請涉及計算機圖像處理技術領域，具體而言，本申請涉及一種表情識別方法、裝置、終端及計算機可讀存儲介質。

背景技術

現有技術中，表情識別通常是基于幾何紋理特征的靜態識別方法，即獲取單幅待識別圖像，然后提取待識別圖像中的表情特征，進而依據表情特征在預設的表情庫中匹配到與表情特征匹配的表情，實現對待識別圖像中的表情識別。

但是，由于視頻中的表情具有時序性，即視頻中各幀圖像中的表情都有細微的差別，因此，基于現有技術中的表情識別方法對視頻中的表情進行識別，只能識別單幅圖像中的表情，且由于單幅圖像無法反應表情的時序性特點，從而無法對視頻中表情的細微差別進行準確識別，進而識別視頻中表情得到的表情結果不準確，且由于現有的表情識別方法對于表情中的細微變化不能做出準確的識別，導致通過現有的表情識別方法可識別出的表情種類少。

因此，現有技術中的技術缺陷是：現有的表情識別方法識別的是單一靜態圖像中的表情，無法準確識別視頻中的表情，且識別出的表情類別少。

發明內容

本申請的目的旨在至少能解決上述的技術缺陷之一，特別是現有的表情識別方法識別的是單一靜態圖像中的表情，無法準確識別視頻中表情的技術缺陷。

第一方面，本申請提供一種表情識別方法，該方法包括如下步驟：

確定待識別視頻中同一人臉的多個在時間上連續的人臉圖像；

分別提取多個人臉圖像的表情特征；

根據多個人臉圖像的時序關系以及各表情特征確定表情特征時序序列；

將表情特征時序序列輸入至預設的表情識別模型，確定與表情特征時序序列對應的表情類別，并將表情類別對應的表情作為表情識別結果。

第二方面，本申請還提供一種表情識別裝置，該裝置包括：

圖像確定模塊，用于確定待識別視頻中同一人臉的多個在時間上連續的人臉圖像；

特征提取模塊，用于分別提取多個人臉圖像的表情特征；

時序序列確定模塊，用于根據多個人臉圖像的時序關系以及各表情特征，確定表情特征時序序列；

表情識別模塊，用于將表情特征時序序列輸入至預設的表情識別模型，確定與表情特征時序序列對應的表情類別，并將表情類別對應的表情作為表情識別結果。

第三方面，本申請還提供一種表情識別終端，該終端包括：處理器、存儲器和總線；總線，用于連接處理器和存儲器；存儲器，用于存儲操作指令；處理器，用于通過調用操作指令，執行如本申請的第一方面所示的方法對應的操作。

第四方面，本申請提供了一種計算機可讀存儲介質，該存儲介質存儲有至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集，至少一條指令、至少一段程序、代碼集或指令集由處理器加載并執行以實現如本申請的第一方面所示的方法。