基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，和装置，其中，所述方法包括：获得目标对象的视频数据，从所述视频数据中提取预设时间范围内的目标视频数据；获得所述目标视频数据所包含的视频帧中每一帧图像内所述目标对象的脸部分别对应的特征值；根据所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，确定在所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况。采用本发明专利技术所述的基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，能够通过检测目标对象在预设时间范围内的微表情变化，快速确定所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况，提高了针对目标对象内心情绪识别的效率和准确率。

The method and device of facial microexpression change recognition based on AI technology

【技术实现步骤摘要】
基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法和装置
本专利技术实施例涉及人工智能识别领域，具体涉及一种基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法和装置，另外还涉及一种服务器和计算机可读存储介质。
技术介绍
微表情是人们试图压抑或隐藏真实内心情绪时流露的非常短暂的不能自主控制的面部表情，相较于普通的面部表情，微表情具有动作幅度小且停留时间短，从而不易被察觉的特性，因此，检测和识别难度较大。但是，微表情作为人们传达真实内心情绪的关键因素之一，通常发生于人们不经意间且无法控制和压抑的情况下，其可以在目标对象无意识的状态下探查目标对象的真实意图和想法。因此，通过识别预定时间范围内目标对象脸部微表情的变化信息确定目标对象的真实内心情绪，对于教育、安全、刑侦、医学、等专业领域具有非常重要的意义。随着人工智能技术的快速发展，如何设计一种基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方案成为本领域急需解决的技术问题。
技术实现思路
为此，本专利技术实施例提供一种基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，以解决现有技术中存在的人脸微表情识别过程操作步骤繁琐，不够直观，导致无法准确确定目标对象内心情绪变化情况的问题。为了实现上述目的，本专利技术实施例提供如下技术方案：第一方面，本专利技术实施例提供了一种基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，包括：通过预设的图像采集装置获得目标对象的视频数据，从所述视频数据中提取预设时间范围内的目标视频数据；获得所述目标视频数据所包含的视频帧，利用预设的识别模型获得所述视频帧中每一帧图像内所述目标对象的脸部分别对应的特征值；其中，所述识别模型为根据所述目标对象在连续时间范围内脸部微表情确定的用于表示所述目标对象的内心情绪的特征值；获得所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，根据所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，确定在所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况。进一步的，所述特征值为用于表示所述目标对象内心情绪的概率值。进一步的，所述特征值具体包括：用于表示所述目标对象内心愉悦程度的第一类特征值、用于表示所述目标对象内心愤怒程度的第二类特征值、用于表示所述目标对象内心悲伤程度的第三类特征值、用于表示所述目标对象内心烦躁程度的第四类特征值以及用于表示所述目标对象内心惊恐程度的第五类特征值中的至少一种。进一步的，所述根据所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，确定在所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况，具体包括：根据所述目标对象的年龄特征信息、职业特征信息以及性别信息，确定所述目标对象分别对应的不同类型特征值的范围阈值；根据所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息以及所述范围阈值，确定在所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况。进一步的，所述的基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，还包括：根据所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况，输出用于显示所述目标对象的内心情绪变化情况的动态变化曲线图。第二方面，本专利技术实施例还提供一种基于AI技术实现人脸微表情变化识别的装置，包括：目标视频数据提取单元，用于通过预设的图像采集装置获得目标对象的视频数据，从所述视频数据中提取预设时间范围内的目标视频数据；特征值获得单元，用于获得所述目标视频数据所包含的视频帧，利用预设的识别模型获得所述视频帧中每一帧图像内所述目标对象的脸部分别对应的特征值；其中，所述识别模型为根据所述目标对象在连续时间范围内脸部微表情确定的用于表示所述目标对象的内心情绪的特征值；内心情绪确定单元，用于获得所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，根据所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，确定在所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况。进一步的，所述特征值为用于表示所述目标对象内心情绪的概率值；所述特征值具体包括：用于表示所述目标对象内心愉悦程度的第一类特征值、用于表示所述目标对象内心愤怒程度的第二类特征值、用于表示所述目标对象内心悲伤程度的第三类特征值、用于表示所述目标对象内心烦躁程度的第四类特征值以及用于表示所述目标对象内心惊恐程度的第五类特征值中的至少一种。进一步的，所述的基于AI技术实现人脸微表情变化识别的装置，还包括：输出单元，用于根据所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况，输出用于显示所述目标对象的内心情绪变化情况的动态变化曲线图。进一步的，所述内心情绪确定单元具体用于：根据所述目标对象的年龄特征信息、职业特征信息以及性别信息，确定所述目标对象分别对应的不同类型特征值的范围阈值；根据所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息以及所述范围阈值，确定在所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况。第三方面，本专利技术实施例还提供一种服务器，包括：处理器；以及存储器，用于存储基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法的程序，该设备通电并通过所述处理器运行该基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法的程序后，执行下述步骤：通过预设的图像采集装置获得目标对象的视频数据，从所述视频数据中提取预设时间范围内的目标视频数据；获得所述目标视频数据所包含的视频帧，利用预设的识别模型获得所述视频帧中每一帧图像内所述目标对象的脸部分别对应的特征值；其中，所述识别模型为根据所述目标对象在连续时间范围内脸部微表情确定的用于表示所述目标对象的内心情绪的特征值；获得所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，根据所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，确定在所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况。第四方面，本专利技术实施例还提供一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质中包含一个或多个程序指令，所述一个或多个程序指令用于被服务器执行如上任一项所述的基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法。采用本专利技术所述的基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，能够通过检测目标对象在预设时间范围内的微表情变化，快速确定所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况，提高了针对目标对象内心情绪识别的效率和准确率，实现了将所述目标对象的内心情绪更加直观的呈现。附图说明为了更清楚地说明本专利技术的实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。显而易见地，下面描述中的附图仅仅是示例性的，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据提供的附图引申获得其它的实施附图。图1为本专利技术实施例提供的一种基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法的流程图。图2为本专利技术实施例提供的一种基于AI技术实现人脸微表情变化识别的装置的示意图。图3为本专利技术实施例提供的一种服务器的示意图。具体实施方式以下由特定的具体实施例说明本专利技术的实施方式，熟悉此技术的人士可由本本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，其特征在于，包括：/n通过预设的图像采集装置获得目标对象的视频数据，从所述视频数据中提取预设时间范围内的目标视频数据；/n获得所述目标视频数据所包含的视频帧，利用预设的识别模型获得所述视频帧中每一帧图像内所述目标对象的脸部分别对应的特征值；其中，所述识别模型为根据所述目标对象在连续时间范围内脸部微表情确定的用于表示所述目标对象的内心情绪的特征值；/n获得所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，根据所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，确定在所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，其特征在于，包括：
通过预设的图像采集装置获得目标对象的视频数据，从所述视频数据中提取预设时间范围内的目标视频数据；
获得所述目标视频数据所包含的视频帧，利用预设的识别模型获得所述视频帧中每一帧图像内所述目标对象的脸部分别对应的特征值；其中，所述识别模型为根据所述目标对象在连续时间范围内脸部微表情确定的用于表示所述目标对象的内心情绪的特征值；
获得所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，根据所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，确定在所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况。


2.根据权利要求1所述的基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，其特征在于，所述特征值具体包括：用于表示所述目标对象内心愉悦程度的第一类特征值、用于表示所述目标对象内心愤怒程度的第二类特征值、用于表示所述目标对象内心悲伤程度的第三类特征值、用于表示所述目标对象内心烦躁程度的第四类特征值以及用于表示所述目标对象内心惊恐程度的第五类特征值中的至少一种。


3.根据权利要求1所述的基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，其特征在于，所述根据所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息，确定在所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况，具体包括：
根据所述目标对象的年龄特征信息、职业特征信息以及性别信息，确定所述目标对象分别对应的不同类型特征值的范围阈值；
根据所述预设时间范围内所述特征值的大小变化信息以及所述范围阈值，确定在所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况。


4.根据权利要求1所述的基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，其特征在于，还包括：
根据所述预设时间范围内所述目标对象的内心情绪的变化情况，输出用于显示所述目标对象的内心情绪变化情况的动态变化曲线图。


5.根据权利要求1所述的基于AI技术实现人脸微表情变化识别的方法，其特征在于，所述特征值为用于表示所述目标对象对应内心情绪的概率值。


6.一种基于AI技术实现人脸微表情变化识别的装置，其特征在于，包括：
目标视频数据提取单元，用于通过预设的图像采集装置获得目标对象的视频数据，从所述视频数据中提取预设时间范围内的目标视频数据；
特征值获得单元，用于获...

【专利技术属性】
技术研发人员：李甫，
申请(专利权)人：量子云未来北京信息科技有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11