[發明專利]一種基于人工智能的表情識別系統

在審

• 申請號: 201910762029.6
• 申請日: 2019-08-19
• 公開（公告）號: CN110569741A
• 公開（公告）日: 2019-12-13
• 發明（設計）人: 丁曉進;洪濤
• 申請（專利權）人: 昆山琪奧智能科技有限公司
• 主分類號: G06K9/00
• 分類號: G06K9/00
• 代理公司: 11427 北京科家知識產權代理事務所(普通合伙)
• 代理人: 張麗

本發明公開了一種基于人工智能的表情識別系統，其包括：表情數據庫，包括各類多種且具有代表性的表情所構成的資料信息庫；人臉檢測定位模塊，基于卷積神經網絡的人臉檢測器，通過所述人臉檢測器的神經網絡來分析人臉各個特征是否存在，然后再進一步判斷是不是一張人臉；人臉表情特征提取模塊，包括多層異構神經網絡；人臉面部表情情緒分類模塊，采用多層異構神經網絡；表情模型匹配模塊，用于進行人臉表情和模型的匹配；面部表情模型建立模塊，用于進行人臉面部表情模型建立。本發明能實時、準確的給出刺激下的被測試人情緒結果，給調查者及時有效的參考信息，調查者可以進一步圍繞該表情所對應的刺激獲得更多的線索，從而提高調查質量。

技術領域

本發明涉及計算機視覺分析領域，具體為一種基于人工智能的表情識別系統。

背景技術

人臉面部表情是人類進行信息交流的一種有效的表達方式，其作為情感計算系統中的關鍵技術使其成為人機交互的基礎，對人臉面部表情的研究不僅順應了人工智能的發展，還符合時代發展的潮流，有助于推動科技的發展，在不久的將來必將成為科技界的一股潮流。

人臉面部表情的用途比較廣泛，尤其是在各大工廠、企業中它們對工作過程中的安全防護問題越來越重視，比如礦井、建筑場地及重工業地區等事故多發地，安全防護問題是重中之重，而人臉的面部表情可以為它們提供很多的信息。例如在醫療監護方面，開發一個表情監護系統，通過實時監測病人表情的變化來分析病人此時此刻的心理變化和生理狀態，若發現病人有痛苦或者不良情緒時，就可以及時地通知醫護人員進行處理；在煤礦生產過程中，井下礦工情緒低落、在工作過程中疲勞或者走神，都會影響其工作效率，甚至導致事故發生，如果能夠通過計算機實現人臉表情識別，就能更好地掌握井下工作人員的情緒狀態，從而及時發現問題，消除事故隱患；在開車過程中，經常會出現疲勞駕駛的情況，此時若能夠實時觀測駕駛人的表情狀態，在其面部出現疲勞表情時及時地加以提醒，便可以防患于未然，防止交通事故的發生。

發明內容

為了克服上述問題，本發明提供一種基于人工智能的表情識別系統。

本發明的技術方案是提供一種基于人工智能的表情識別系統，其特征在于，其包括：

表情數據庫，包括各類多種且具有代表性的表情所構成的資料信息庫；

人臉檢測定位模塊，基于卷積神經網絡的人臉檢測器，通過所述人臉檢測器的神經網絡來分析人臉各個特征是否存在，然后再進一步判斷是不是一張人臉；

人臉表情特征提取模塊，包括多層異構神經網絡，采用所述異構神經網絡提取人臉微表情特征，能夠讓系統自主地從樣本數據中學習到表示這些微表情的本質特征；

人臉面部表情情緒分類模塊，采用多層異構神經網絡，輸入層的各個神經元對應于從輸入的臉部圖像中提取表情分布數據，輸出層的各個神經元對應于七種基本表情類別；

表情模型匹配模塊，用于進行人臉表情和模型的匹配；

面部表情模型建立模塊，用于進行人臉面部表情模型建立，模型建立好后，將實時視頻流或本地圖片接入模型進行分析識別。

進一步的，所述人臉面部表情情緒分類模塊包括有一般表情分類單元、復合表情分類單元。

進一步的，所述人臉檢測器檢測頭發、眼睛、鼻子、嘴巴和胡子這五個臉部特征。

進一步的，所述表情模型匹配模塊包括一般匹配單元、復合匹配單元。

本發明的有益效果是：本發明的一種基于人工智能的表情識別系統包括表情數據庫、人臉檢測定位模塊、人臉表情特征提取模塊、人臉面部表情情緒分類模塊、表情模型匹配模塊、面部表情模型建立模塊；能實時、準確的給出刺激下的被測試人情緒結果，給調查者及時有效的參考信息，調查者可以進一步圍繞該表情所對應的刺激獲得更多的線索，從而提高調查質量。

具體實施方式