[發(fā)明專利]人臉微表情識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202211175123.X | 申請日： | 2022-09-26 |
| 公開（公告）號： | CN115601802A | 公開（公告）日： | 2023-01-13 |
| 發(fā)明（設(shè)計）人： | 張津;劉帥 | 申請（專利權(quán)）人： | 中國農(nóng)業(yè)銀行股份有限公司 |
| 主分類號： | G06V40/16 | 分類號： | G06V40/16;G06V10/50;G06V10/82 |
| 代理公司： | 北京同立鈞成知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 11205 | 代理人： | 郭李君;臧建明 |
| 地址： | 100005 北*** | 國省代碼： | 北京;11 |
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| 摘要： | |||
| 搜索關(guān)鍵詞： | 人臉微 表情 識別 方法 裝置 電子設(shè)備 存儲 介質(zhì) | ||
本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，提供一種人臉微表情識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，該方法包括：獲取待識別的人臉微表情圖像序列，對人臉微表情圖像序列進行預處理，并對預處理后的人臉微表情圖像序列的三個正交平面提取HCTP特征，基于HCTP特征確定三個維度上的特征直方圖；HCTP特征是在哈爾特征的基礎(chǔ)上結(jié)合CTP特征得到的圖像特征；將三個維度上的特征直方圖進行標準化處理，將經(jīng)過標準化處理的三個特征直方圖串聯(lián)成直方圖向量輸入到訓練好的基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進行分類，得到相應(yīng)的表情類別，這樣，通過考慮三個正交平面的人臉微表情特征信息以及中心像素信息，提取出全面的特征，提高人臉微表情識別的準確率。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請涉及圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，尤其涉及一種人臉微表情識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
人臉表情在人與人交流的過程中有著非常重要的作用，但是人臉微表情不同于普通人臉表情，是一種持續(xù)時間很短并且非常快速的面部表情，因此，通過分析人臉微表情，可以發(fā)現(xiàn)人試圖隱藏的真實情感，在臨床、法學、國家安全和審查行業(yè)等中有很多潛在的應(yīng)用價值，在識別謊言中起著至關(guān)重要的作用。
現(xiàn)有技術(shù)中，可以通過提取人臉微表情的局部二值模式(Local BinaryPatterns，LBP)特征，進行特征選擇，進而將提取的特征輸入到微表情識別模型中對人臉微表情進行分類識別。
但是，上述人臉微表情識別方式中提取特征的方法，提取的特征不全面，導致識別效率不準確。
發(fā)明內(nèi)容
本申請?zhí)峁┮环N人臉微表情識別方法、裝置、電子設(shè)備及存儲介質(zhì)，可以提取比較全面的特征數(shù)據(jù)，進而提高人臉微表情識別的準確率。
第一方面，本申請?zhí)峁┮环N人臉微表情識別方法，所述方法包括：
獲取待識別的人臉微表情圖像序列，并對所述人臉微表情圖像序列進行預處理，得到預處理后的人臉微表情圖像序列；
對預處理后的人臉微表情圖像序列的三個正交平面提取哈爾中心局部三值模式HCTP特征，并基于所述HCTP特征確定三個維度上的特征直方圖；所述HCTP特征是在哈爾特征的基礎(chǔ)上結(jié)合中心局部三值模式CTP特征得到的圖像特征；
將所述三個維度上的特征直方圖進行標準化處理，并將經(jīng)過標準化處理的三個特征直方圖串聯(lián)成直方圖向量；
將所述直方圖向量輸入到訓練好的基于深度學習的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型中進行分類，得到所述人臉微表情圖像序列對應(yīng)的表情類別。
可選的，對所述人臉微表情圖像序列進行預處理，得到預處理后的人臉微表情圖像序列，包括：
通過主動形狀模型算法對所述人臉微表情圖像序列的首個人臉微表情圖像進行關(guān)鍵點獲取，得到人臉關(guān)鍵點；
利用局部加權(quán)平均算法，以所述人臉關(guān)鍵點為基準值對所述人臉微表情圖像序列進行差異化處理，得到第一人臉微表情圖像序列；
對所述第一人臉微表情圖像序列進行歐拉放大，并利用高斯濾波算法對經(jīng)過歐拉放大的第一人臉微表情圖像序列進行降噪處理，得到第二人臉微表情圖像序列；
將所述第二人臉微表情圖像序列進行灰度歸一化處理，得到第三人臉微表情圖像序列。
可選的，對預處理后的人臉微表情圖像序列的三個正交平面提取哈爾中心局部三值模式HCTP特征，包括：
針對所述第三人臉微表情圖像序列在每一正交平面上的每個像素，利用編碼模型、特征計算區(qū)域以及中心像素區(qū)域進行卷積計算，得到該像素的特征計算閾值；其中，所述特征計算區(qū)域是以該像素為中心設(shè)定的預定義大小的圖像區(qū)域；所述中心像素區(qū)域是以該像素對應(yīng)的值設(shè)定的預定義大小的像素區(qū)域；
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