基于面部表情的测谎方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种基于面部表情的测谎方法和系统，所述方法包括：接收用户的脸部视频；检测所述脸部视频的至少一帧的人脸图像特征；基于所述人脸图像特征进行面部表情识别；以及基于所识别的面部表情利用训练好的人工神经网络计算所述用户说谎的概率。本发明专利技术提供的基于面部表情的测谎方法和系统不需要用户专门配合，可以在对话过程中自动进行分析。因此，本发明专利技术提供的基于面部表情的测谎方法和系统易于实现并且在使用上非常灵活和方便。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及图像处理
，具体而言涉及一种基于面部表情的测谎方法及系统。
技术介绍
自古以来，在生产生活中，判断一个人说的话是否可信都是一个重要问题。例如警察机关审讯嫌疑人，银行审评贷款人，都需要判断一个人此时此刻诚实与否。正是由于这个问题如此重要，人们为此专利技术了很多方法。例如警察机关可以使用测谎仪，通过测量一个人血压，心跳的变化来判断他是否说谎，银行业通过查询一个人的征信记录来评测他的信用情况。然而，这些方法都有各自的局限性。例如征信系统只能给出一个人的一般信用水平，而不能对某一特定场合的情况进行判断。而且，这一体系仅针对一个人的经济情况，无法应用到其他领域。何况建立征信系统工程浩大，而且信息的收集也很难全面。至于警用测谎仪，则面临更多问题。首先它需要特殊设备和专业人员来进行操作；而且，警用测谎仪的使用要求被测谎的人主动配合，在一般场景下必然引起对方的不适和反感。例如银行或其他金融机构不可能要求每一个来申请贷款的客户都测量心跳，血压。因此，为解决上述技术问题，有必要提出一种新的测谎方法及其系统。
技术实现思路
针对现有技术的不足，本专利技术提出一种基于面部表情的测谎方法，所述方法包括:步骤SlOl:接收用户的脸部视频；步骤S102:检测所述脸部视频的至少一帧的人脸图像特征；步骤S103:基于所述人脸图像特征进行面部表情识别；以及步骤S104:基于所识别的面部表情利用训练好的人工神经网络计算所述用户说谎的概率。示例性地，所述步骤S102包括:将所述脸部视频的至少一帧输入预设的线性模型以得到所人脸图像特征。示例性地，所述线性模型通过如下方法得到:针对不同人的人脸图像人工标记脸部关键点；计算所述人脸图像的每个脸部关键点的位置与脸部关键点的平均位置的距离；在每个脸部关键点上提取尺度不变特征变换(SIFT)特征以得到特征向量；以及根据所述距离和所述特征向量，采用最小二乘法得到所述线性模型。根据本专利技术的实施例，所述人工神经网络的训练包括:采集不同人的脸部视频并标记出是否说谎；在所采集的脸部视频的至少一帧的脸部关键点上提取SIFT特征以得到特征向量；以及将所述特征向量合并成特征向量序列，以所标记的是否说谎为训练目标，利用所述特征向量序列对所述人工神经网络进行训练。示例性地，所述步骤S104之后还包括步骤S105:根据所述概率给出所述用户是否说谎的结果，其中，当所述概率高于预定阈值，则判定所述用户说谎，否则判定所述用户未说谎。另一方面，本专利技术还提供一种基于面部表情的测谎系统，所述系统包括:视频接收模块，用于接收用户的脸部视频；特征检测模块，用于检测所述脸部视频的至少一帧的人脸图像特征；表情识别模块，用于基于所述人脸图像特征进行面部表情识别；以及说谎判定模块，用于基于所识别的面部表情利用训练好的人工神经网络计算所述用户说谎的概率。示例性地，所述特征检测模块包括预设的线性模型，其中所述人脸图像特征的检测包括:将所述脸部视频的至少一帧输入所述线性模型以得到所述人脸图像特征。示例性地，所述线性模型通过如下方法得:针对不同人的人脸图像人工标记脸部关键点；计算所述人脸图像的每个脸部关键点的位置与脸部关键点的平均位置的距离；在每个脸部关键点上提取尺度不变特征变换特征以得到特征向量；以及根据所述距离和所述特征向量，采用最小二乘法得到所述线性模型根据本专利技术的实施例，所述人工神经网络的训练包括:采集不同人的脸部视频并标记出是否说谎；在所采集的脸部视频的至少一帧的脸部关键点上提取SIFT特征以得到特征向量；将所述特征向量合并成特征向量序列，以所标记的是否说谎为训练目标，利用所述特征向量的序列对所述人工神经网络进行训练。示例性地，所述说谎判定模块还用于根据所述概率给出所述用户是否说谎的结果，其中，当所述概率高于预定阈值，则判定所述用户说谎，否则判定所述用户未说谎。本专利技术提供的基于面部表情的测谎方法和系统不需要用户专门配合，可以在对话过程中自动进行分析，甚至可以做到在不被察觉的境况下对用户进行测谎。因此，本专利技术提供的基于面部表情的测谎方法和系统易于实现并且在使用上非常灵活和方便。【附图说明】本专利技术的下列附图在此作为本专利技术的一部分用于理解本专利技术。附图中示出了本专利技术的实施例及其描述，用来解释本专利技术的原理。附图中:图1示出了根据本专利技术的实施例的一种基于面部表情的测谎方法100的流程图；图2示出了根据本专利技术的实施例的一种人工神经网络的功能性示意图；以及图3示出了根据本专利技术的实施例的一种基于面部表情的测谎系统200的结构框图。【具体实施方式】在下文的描述中，给出了大量具体的细节以便提供对本专利技术更为彻底的理解。然而，对于本领域技术人员而言显而易见的是，本专利技术可以无需一个或多个这些细节而得以实施。在其他的例子中，为了避免与本专利技术发生混淆，对于本领域公知的一些技术特征未进行描述。应当理解的是，本专利技术能够以不同形式实施，而不应当解释为局限于这里提出的实施例。相反地，提供这些实施例将使公开彻底和完全，并且将本专利技术的范围完全地传递给本领域技术人员。在此使用的术语的目的仅在于描述具体实施例并且不作为本专利技术的限制。在此使用时，单数形式的“一”、“一个”和“所述/该”也意图包括复数形式，除非上下文清楚指出另外的方式。还应明白术语“组成”和/或“包括”，当在该说明书中使用时，确定所述特征、整数、步骤、操作、元件和/或部件的存在，但不排除一个或更多其它的特征、整数、步骤、操作、元件、部件和/或组的存在或添加。在此使用时，术语“和/或”包括相关所列项目的任何及所有组合。为了彻底理解本专利技术，将在下列的描述中提出详细的步骤以及详细的结构，以便阐释本专利技术的技术方案。本专利技术的较佳实施例详细描述如下，然而除了这些详细描述外，本专利技术还可以具有其他实施方式。本专利技术提出一种基于面部表情的测谎方法和系统，其通过捕捉说话人表情的细微变化来判断说话人是否在说谎。本专利技术提供的基于面部表情的测谎方法和系统仅需要普通的摄像装置加上软件系统即可实现。图1示出了根据本专利技术实施例的一种基于面部表情的测谎方法100的流程图。下面参照图1来具体描述根据本专利技术实施例的一种基于面部表情的测谎方法100。根据本专利技术的实施例的，基于面部表情的测谎方法100包括如下步骤:步骤SlOl:接收用户(即被测试的人)的脸部视频。例如，用户通过摄像装置回答提问者的问题，这时摄像装置录制其脸部动作视频。示例性地，本步骤中用户的脸部视频可以通过普通的基于可见光的彩色或灰度摄像装置进行采集，所述摄像装置例如普通摄像头、网络摄像头、手机的前置摄像头等。采集得到脸部视频图像序列由根据当前第1页1 2 3 本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于面部表情的测谎方法，其特征在于，所述方法包括：步骤S101：接收用户的脸部视频；步骤S102：检测所述脸部视频的至少一帧的人脸图像特征；步骤S103：基于所述人脸图像特征进行面部表情识别；以及步骤S104：基于所识别的面部表情利用训练好的人工神经网络计算所述用户说谎的概率。

【技术特征摘要】

【专利技术属性】
技术研发人员：张弛，印奇，
申请(专利权)人：北京旷视科技有限公司，北京小孔科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11