[發明專利]微笑表情檢測方法、裝置、計算機設備及存儲介質有效
| 申請號： | 201911037530.2 | 申請日： | 2019-10-29 |
| 公開（公告）號： | CN110941992B | 公開（公告）日： | 2023-09-05 |
| 發明（設計）人： | 李占川 | 申請（專利權）人： | 平安科技（深圳）有限公司 |
| 主分類號： | G06V40/16 | 分類號： | G06V40/16;G06V20/40;G10L15/22;G06F3/01 |
| 代理公司： | 深圳眾鼎專利商標代理事務所(普通合伙) 44325 | 代理人： | 黃章輝 |
| 地址： | 518000 廣東省深圳市福田區福*** | 國省代碼： | 廣東;44 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關鍵詞： | 微笑 表情 檢測 方法 裝置 計算機 設備 存儲 介質 | ||
1.一種微笑表情檢測方法，其特征在于，包括：
通過聲源定位獲取預設聲源位置的語音數據，并將所述語音數據轉換成文本數據；
在所述文本數據與目標文本數據匹配成功時，獲取攝像設備拍攝的所述預設聲源位置的人員的圖像，并確認所述人員的身份信息；
自所述人員的圖像中提取所述人員的上肢位置的人體關鍵點，并根據所述人體關鍵點獲取手勢類型；
在獲取的所述手勢類型為預設手勢項時，確定檢測微笑表情開始，令所述攝像設備開啟連續拍攝所述人員的視頻信息；
按照預設頻率自所述視頻信息中提取所述人員的面部預設位置的圖片，并將所述面部預設位置的圖片放大至預設比例，通過微笑識別模型識別放大之后的所述面部預設位置的圖片，并獲取所述微笑識別模型輸出的與所述面部預設位置的圖片對應的識別結果；所述識別結果為微笑或者不微笑；
在接收到檢測微笑表情終止指令時，令所述攝像設備停止拍攝所述人員的所述視頻信息，并根據接收到視頻錄制指令之前錄制的所述視頻信息所對應的所述識別結果，確定所述人員的微笑數據等級，并將所述微笑數據等級與所述人員的所述身份信息關聯。
2.根據權利要求1所述的微笑表情檢測方法，其特征在于，所述通過聲源定位獲取預設聲源位置的語音數據，包括：
獲取周圍聲源環境中的所有聲源，并在所有聲源中檢測是否存在符合預設聲源要求的聲源；
在存在符合所述預設聲源要求的所述聲源時，通過聲源定位對所述聲源進行定位，獲取所述聲源的實際位置，并標記所述聲源的所述實際位置；
在所述聲源的所述實際位置與所述預設聲源位置匹配時，獲取與預設聲源位置匹配的所述實際位置的所述聲源對應的語音數據。
3.根據權利要求1所述的微笑表情檢測方法，其特征在于，所述自所述人員的圖像中提取所述人員的上肢位置的人體關鍵點，并根據所述人體關鍵點獲取手勢類型，包括：
自所述人員的圖像中提取所述人員的所述上肢位置的所述人體關鍵點，得到人體關鍵點原始序列；
根據預設差分方法計算不同所述人員的圖像對應的所述人體關鍵點原始序列之間的差分序列；所述差分序列包含所述人體關鍵點對應的手勢信息；
基于手勢識別模型，根據所述差分序列獲得所述人員的圖像中的所述人員的所述手勢類型。
4.根據權利要求3所述的微笑表情檢測方法，其特征在于，所述基于手勢識別模型，根據所述差分序列獲得所述人員的圖像中的所述人員的所述手勢類型之前，還包括：
獲取圖片樣本；其中，所述圖片樣本中包含已知類型的手勢類型；
從所述圖片樣本中提取人體關鍵點，得到人體關鍵點原始序列；
根據預設的差分方法計算不同所述圖片樣本中對應的人體關鍵點原始序列之間的差分序列；
根據所述圖片樣本對應的差分序列和所述圖片樣本包含所述已知類型的手勢類型，訓練得到所述手勢識別模型。
5.根據權利要求1所述的微笑表情檢測方法，其特征在于，所述令所述攝像設備開啟連續拍攝所述人員的視頻信息，包括：
調整拍攝所述視頻信息的所述攝像設備的拍攝參數，令所述攝像設備在最大捕捉圖像范圍中動態檢測是否存在與所述身份信息匹配的所述人員；
在存在與所述身份信息匹配的所述人員時，為所述人員添加特征標識之后，將所述特征標識作為所述攝像設備的移動目標，并根據所述移動目標動態跟蹤所述人員后，開啟連續拍攝所述人員的所述視頻信息。
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