[發明專利]一種基于多尺度特征提取的人臉表情識別模型

在審

• 申請號: 202210632822.6
• 申請日: 2022-06-07
• 公開（公告）號: CN114944000A
• 公開（公告）日: 2022-08-26
• 發明（設計）人: 韋鵬程;顏蓓;黃思行
• 申請（專利權）人: 重慶第二師范學院
• 主分類號: G06V40/16
• 分類號: G06V40/16;G06V10/82;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62
• 代理公司: 重慶一葉知秋專利代理事務所(普通合伙) 50277
• 代理人: 劉洪雨

1.一種基于多尺度特征提取的人臉表情識別模型，其特征在于：包括從當前表情數據庫中獲取訓練樣本，采用訓練樣本對3D卷積神經網絡進行訓練，并保存訓練得到的網絡模型，從歷史表情數據庫中獲取測試樣本，采用測試樣本對訓練得到的網絡模型進行測試，并保存測試后的網絡模型，從3D卷積神經網絡的最后一層全連接層提取特征向量，輸入到線性SVM分類器中進行訓練，所述的歷史表情數據庫中存儲有與當前表情數據庫屬于同一人物的歷史表情數據，調取的測試樣本包括與訓練樣本中標記為同一人物的歷史表情數據。

2.根據權利要求1所述的基于多尺度特征提取的人臉表情識別模型，其特征在于：輸入待測圖像，從3D卷積神經網絡的最后一層全連接層提取特征向量，輸入到線性SVM分類器中進行一次分類。

3.根據權利要求2所述的基于多尺度特征提取的人臉表情識別模型，其特征在于：調取待測圖像中人物的歷史圖像集，從歷史圖像集中調取與本次待測圖像相似度最高的待測歷史圖像。

4.根據權利要求3所述的基于多尺度特征提取的人臉表情識別模型，其特征在于：輸入待測歷史圖像，從3D卷積神經網絡的最后一層全連接層提取特征向量，輸入到線性SVM分類器中進行二次分類，根據一次分類和二次分類確定最終待測圖像的表情分類。

5.根據權利要求4所述的基于多尺度特征提取的人臉表情識別模型，其特征在于：還包括對與歷史待測圖像相對應的歷史周圍環境圖像進行處理，并識別歷史周圍環境圖像中是否存在其他人，若存在，則進一步識別歷史周圍環境圖像中其他人的表情類型，根據其他人的表情類型來驗證所述歷史待測圖像中的人物表情的二次分類，根據驗證后的歷史待測圖像的二次分類和一次分類最終確定所述待測圖像中的表情分類。

6.根據權利要求1或5所述的基于多尺度特征提取的人臉表情識別模型，其特征在于：所述的特征向量包括圖像中的形狀特征向量和紋理特征向量。