The invention discloses a facial expression recognition method and device. The method comprises the following steps: face detection and positioning key points of facial images, obtained facial image shape; the average shape alignment of the facial image and the shape of the pre acquired facial expression categories, obtain the shape of the rigid body normalized face image acquisition; facial feature facial image of the rigid body in the shape of the normalized; the expression recognition for expression classification according to the forecast of facial expression classifier for face image pre training; weighted voting to determine the facial image of the facial expression category category prediction results. The invention not only can reduce the diversity of the same expression, but also can retain the difference of different expressions, and has good recognition performance.
【技术实现步骤摘要】
面部表情识别方法及装置
本专利技术涉及图像处理技术,尤其涉及一种面部表情识别方法及装置。
技术介绍
随着计算机技术、人工智能技术等相关学科的发展,整个社会的自动化程度不断提高,人们对于类似人与人交流方式的人机交互的需求日益强烈。计算机和机器人如果能够像人类那样具有理解和表达情感的能力,将从根本上改变人与计算机之间的关系,使计算机能够更好地为人类服务。表情识别是情感理解的基础,是计算机理解人们情感的前提。如果实现计算机对人脸表情的理解与识别将从根本上改变人与计算机的关系,这将对未来人机交互产生重大意义。几何多样性是影响表情识别性能的一个重要方面。现有技术表情识别方法,通常是先选取一个形状模板,然后让人脸图像向形状模板对齐,通过人脸图像具体对齐的形状模型表示的表情来确定人脸的表情。然而,由于人脸形状各异,通过一个形状模板所能获得识别结果往往不能达到预期,导致人脸的表情识别准确率较低。
技术实现思路
本专利技术实施例所要解决的一个技术问题是:提供一种面部表情识别方法及装置,以提高面部表情识别的准确率。根据本专利技术实施例的一个方面,提供的一种面部表情识别方法,包括:对面部图像进行人脸区域检测及关键点定位,获得面部图像的形状;将所述面部图像的形状与预先获得的面部表情类别的平均形状对齐,获得所述面部图像的刚体归一化形状;获取所述刚体归一化形状中所述面部图像的人脸特征;根据预先训练的表情分类器对面部图像的人脸特征进行表情识别获得表情类别预测结果;对所述表情类别预测结果进行加权投票确定所述面部图像的表情类别。进一步的,所述面部图像为样本面部图像或待识别面部图像。进一步的,所 ...
【技术保护点】
一种面部表情识别方法,其特征在于,包括:对面部图像进行人脸区域检测及关键点定位,获得面部图像的形状;将所述面部图像的形状与预先获得的面部表情类别的平均形状对齐,获得所述面部图像的刚体归一化形状;获取所述刚体归一化形状中所述面部图像的人脸特征;根据预先训练的表情分类器对面部图像的人脸特征进行表情识别获得表情类别预测结果;对所述表情类别预测结果进行加权投票确定所述面部图像的表情类别。
【技术特征摘要】
1.一种面部表情识别方法,其特征在于,包括:对面部图像进行人脸区域检测及关键点定位,获得面部图像的形状;将所述面部图像的形状与预先获得的面部表情类别的平均形状对齐,获得所述面部图像的刚体归一化形状;获取所述刚体归一化形状中所述面部图像的人脸特征;根据预先训练的表情分类器对面部图像的人脸特征进行表情识别获得表情类别预测结果;对所述表情类别预测结果进行加权投票确定所述面部图像的表情类别。2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述面部图像为样本面部图像或待识别面部图像。3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述预先获得的面部表情类别的平均形状由如下步骤获取:S1、在面部表情类别的所有面部图像的形状中选取一副面部图像形状作为所述面部表情类别的预估平均形状;S2、对所述面部表情类别中其余的面部图像形状与所述预估平均形状进行归一化,获得所述面部图像的归一化形状;S3、获取所述面部表情类别归一化后所有面部图像的平均形状;S4、将所述归一化后所有面部图像的平均形状与所述预估平均形状进行比对;若比对结果一致,将所述预估平均形状作为预先获得的面部表情类别的平均形状,并将所述面部图像的归一化形状作为该面部图像的刚体归一化形状;若比对结果不一致,则将S3获取的归一化后所有面部图像的平均形状作为新的预估平均形状,迭代执行S2-S4。4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述面部图像的人脸特征包括面部图像的形状特征和面部图像的纹理特征。5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述获取所述刚体归一化形状中所述面部图像的人脸特征包括:根据面部图像的刚体归一化形状,利用欧式空间的子空间理论...
【专利技术属性】
技术研发人员:黄磊,蔡利君,刘昌平,张健,
申请(专利权)人:北京汉王智远科技有限公司,
类型:发明
国别省市:北京,11
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