[發明專利]一種微表情識別方法、裝置、設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202210113904.X
• 申請日: 2022-01-30
• 公開（公告）號: CN114445900A
• 公開（公告）日: 2022-05-06
• 發明（設計）人: 張津;劉帥;郎需明
• 申請（專利權）人: 中國農業銀行股份有限公司
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/44;G06V10/75;G06K9/62
• 代理公司: 北京品源專利代理有限公司 11332
• 代理人: 嚴慧

1.一種微表情識別方法，其特征在于，包括：

提取視頻中包含微表情的圖像序列；

根據所述圖像序列建立空間直角坐標系，分別確定三個坐標面的特征直方圖及對應權重，并生成加權特征；

根據所述加權特征在微表情分類器中進行匹配，確定所述圖像序列對應的微表情類別。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，提取視頻中包含微表情的圖像序列，包括：

提取所述視頻中至少兩張包含微表情的連續圖像；

對所述連續圖像進行歐拉放大、圖像去噪及尺寸歸一化處理，將處理后的所述連續圖像作為所述圖像序列。

3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，分別確定三個坐標面的特征直方圖及對應權重，并生成加權特征，包括：

確定所述三個坐標面上每個像素點的局部二值模式特征和對稱幅值二值模式特征；

根據所述局部二值模式特征和對稱幅值二值模式特征分別確定所述三個坐標面的特征直方圖；

根據所述特征直方圖分別確定三個坐標面的權重，將所述權重與特征直方圖對應相乘得到所述加權特征。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，確定所述三個坐標面上每個像素點的局部二值模式特征和對稱幅值二值模式特征，包括：

針對每個坐標面，確定當前像素點；

以所述當前像素點為圓心確定當前像素環，在所述當前像素環上提取所述局部二值模式特征和對稱幅值二值模式特征；

將下一個像素點確定為所述當前像素點，返回執行所述以所述當前像素點為圓心確定當前像素環，在所述當前像素環上提取所述局部二值模式特征和對稱幅值二值模式特征的步驟，直到所述坐標面上的像素點遍歷完成。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述局部二值模式特征和對稱幅值二值模式特征分別確定所述三個坐標面的特征直方圖，包括：

分別確定所述三個坐標面對應的局部二值模式直方圖和對稱幅值二值模式直方圖；

將同一坐標面對應的所述局部二值模式直方圖和對稱幅值二值模式直方圖進行組合，確定為相應坐標面的特征直方圖。

6.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述特征直方圖分別確定三個坐標面的權重，包括：

對所述特征直方圖進行標準化；

根據標準化之后的所述特征直方圖分別確定所述三個坐標面對應的權重。

7.根據權利要求1中所述的方法，其特征在于，所述微表情分類器中包括至少兩個微表情模型，根據所述加權特征在微表情分類器中進行匹配，確定所述圖像序列對應的微表情類別，包括：

根據所述加權特征與所述至少兩個微表情模型進行匹配；

將相似度最高的微表情模型確定為所述圖像序列對應的微表情類別。

8.一種微表情識別裝置，其特征在于，包括：

圖像序列提取模塊，用于提取視頻中包含微表情的圖像序列；

加權特征生成模塊，用于根據所述圖像序列建立空間直角坐標系，分別確定三個坐標面的特征直方圖及對應權重，并生成加權特征；

微表情類別確定模塊，用于根據所述加權特征在微表情分類器中進行匹配，確定所述圖像序列對應的微表情類別。

9.一種電子設備，其特征在于，所述電子設備包括：

至少一個處理器；以及

與所述至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，

所述存儲器存儲有可被所述至少一個處理器執行的計算機程序，所述計算機程序被所述至少一個處理器執行，以使所述至少一個處理器能夠執行權利要求1-7中任一項所述的微表情識別方法。

10.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質存儲有計算機指令，所述計算機指令用于使處理器執行時實現權利要求1-7中任一項所述的微表情識別方法。