[發(fā)明專利]一種基于人面部圖像的微表情智能識(shí)別系統(tǒng)在審
| 申請(qǐng)?zhí)枺?/td> | 202110064518.1 | 申請(qǐng)日: | 2021-01-18 |
| 公開(公告)號(hào): | CN112749669A | 公開(公告)日: | 2021-05-04 |
| 發(fā)明(設(shè)計(jì))人: | 杜登斌;杜小軍;杜樂 | 申請(qǐng)(專利權(quán))人: | 吾征智能技術(shù)(北京)有限公司 |
| 主分類號(hào): | G06K9/00 | 分類號(hào): | G06K9/00;G06K9/62 |
| 代理公司: | 武漢紅觀專利代理事務(wù)所(普通合伙) 42247 | 代理人: | 李季 |
| 地址: | 100000 北京市海淀區(qū)西三旗沁春*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 一種 基于 人面 圖像 表情 智能 識(shí)別 系統(tǒng) | ||
1.一種基于人面部圖像的微表情智能識(shí)別系統(tǒng),其特征在于,所述基于人面部圖像的微表情智能識(shí)別系統(tǒng)包括:
采集模塊,用于采集面部圖像樣本,并根據(jù)該面部圖像樣本建立面部表情訓(xùn)練集;
處理模塊,用于對(duì)該面部表情訓(xùn)練集進(jìn)行歸一化和對(duì)齊,獲取對(duì)齊后的面部表情狀態(tài)特征,根據(jù)該面部表情狀態(tài)特征提取核心信息特征;
映射模塊,用于根據(jù)核心信息特征構(gòu)建微表情識(shí)別模型;
識(shí)別模塊,用于獲取待識(shí)別面部圖像樣本,通過該微表情識(shí)別模型對(duì)該待識(shí)別面部圖像樣本進(jìn)行識(shí)別。
2.如權(quán)利要求1所述的基于人面部圖像的微表情智能識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:采集模塊包括集建立模塊,用于采集面部圖像樣本,所述面部圖像樣本包括:微表情圖像樣本、情緒圖像樣本以及對(duì)應(yīng)的文本描述,根據(jù)該面部圖像樣本獲取對(duì)應(yīng)的靜態(tài)圖像或者動(dòng)態(tài)圖像序列,并從該對(duì)應(yīng)的靜態(tài)圖像或者動(dòng)態(tài)圖像序列中獲取圖像關(guān)鍵點(diǎn),根據(jù)該關(guān)鍵點(diǎn)建立面部表情訓(xùn)練集,并將該面部表情訓(xùn)練集中關(guān)鍵點(diǎn)的坐標(biāo)串成面部表情狀態(tài)特征向量。
3.如權(quán)利要求2所述的基于人面部圖像的微表情智能識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:處理模塊包括歸一化與對(duì)齊模塊,用于對(duì)該面部表情狀態(tài)特征向量進(jìn)行歸一化,獲取歸一化后的面部表情狀態(tài)特征向量,并通過Procrustes方法進(jìn)行對(duì)齊,獲取對(duì)齊后的面部表情狀態(tài)特征向量,并根據(jù)對(duì)齊后的面部表情狀態(tài)特征向量提取核心信息特征。
4.如權(quán)利要求3所述的基于人面部圖像的微表情智能識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:處理模塊包括構(gòu)建模塊,用于根據(jù)情緒圖像樣本以及對(duì)應(yīng)的文本描述獲取對(duì)應(yīng)的情緒圖像特征信息以及文本描述特征信息,根據(jù)該情緒圖像特征信息以及文本描述特征信息分別建立情緒圖像特征信息集以及文本描述特征信息集,并將該情緒圖像特征信息集以及文本描述特征信息集進(jìn)行關(guān)聯(lián)。
5.如權(quán)利要求4所述的基于人面部圖像的微表情智能識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:處理模塊包括核心信息特征提取模塊,用于構(gòu)建核主成分分析法,根據(jù)該核主成分分析法對(duì)該對(duì)齊后的面部表情狀態(tài)特征向量進(jìn)行計(jì)算,獲取計(jì)算結(jié)果作為該對(duì)齊后的面部表情狀態(tài)特征向量的核心信息特征,根據(jù)該核心信息特征構(gòu)建核心信息特征向量空間集。
6.如權(quán)利要求5所述的基于人面部圖像的微表情智能識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:映射模塊包括識(shí)別模型構(gòu)建模塊,用于構(gòu)建該核心信息特征向量空間集、情緒圖像特征信息集以及文本描述特征信息集之間的映射關(guān)系,并根據(jù)該映射關(guān)系建立微表情識(shí)別模型。
7.如權(quán)利要求6所述的基于人面部圖像的微表情智能識(shí)別系統(tǒng),其特征在于:識(shí)別模塊包括識(shí)別記錄模塊,用于獲取待識(shí)別面部圖像樣本,通過歸一化以及對(duì)齊的方式獲取該待識(shí)別面部圖像樣本的待識(shí)別面部圖像樣本特征向量,通過該微表情識(shí)別模型對(duì)該待識(shí)別面部圖像樣本特征向量進(jìn)行識(shí)別記錄。
8.一種基于人面部圖像的微表情智能識(shí)別設(shè)備,其特征在于,所述基于人面部圖像的微表情智能識(shí)別設(shè)備包括:
采集單元,用于采集面部圖像樣本,并根據(jù)該面部圖像樣本建立面部表情訓(xùn)練集;
處理單元,用于對(duì)該面部表情訓(xùn)練集進(jìn)行歸一化和對(duì)齊,獲取對(duì)齊后的面部表情狀態(tài)特征,根據(jù)該面部表情狀態(tài)特征提取核心信息特征;
映射單元,用于根據(jù)核心信息特征構(gòu)建微表情識(shí)別模型;
識(shí)別單元,用于獲取待識(shí)別面部圖像樣本,通過該微表情識(shí)別模型對(duì)該待識(shí)別面部圖像樣本進(jìn)行識(shí)別。
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G06K 數(shù)據(jù)識(shí)別;數(shù)據(jù)表示;記錄載體;記錄載體的處理
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G06K9-03 .錯(cuò)誤的檢測或校正,例如,用重復(fù)掃描圖形的方法
G06K9-18 .應(yīng)用具有附加代碼標(biāo)記或含有代碼標(biāo)記的打印字符的,例如,由不同形狀的各個(gè)筆畫組成的,而且每個(gè)筆畫表示不同的代碼值的字符
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