【技术实现步骤摘要】
一种表情识别方法及装置
本公开涉及计算机
，具体而言，涉及一种表情识别方法及装置。
技术介绍
人脸表情识别是指从给定的静态图像或动态视频序列中分离出特定的表情状态，从而确定被识别对象的心理情绪，实现计算机对人脸表情的理解与识别。相关技术中，在进行人脸表情识别时，一般是将待识别的图像输入至预先训练好的表情识别模型中，输出预测得到的人脸表情。然而这种表情识别模型在训练过程中，需要大量带有表情标签的样本图像进行训练，一般样本图像的表情标签为用户添加的，容易受到用户的主观意识的影响，例如，对于同一张图片，用户A可能添加的表情标签是抑郁，用户B添加的表情标签是思考，通过这种样本图像训练出的表情识别模型，可能会受到用户主观意识的影响，精度较低。
技术实现思路
本公开实施例至少提供一种表情识别方案，以提高表情识别的精度。第一方面，本公开实施例提供了一种表情识别方法，包括：获取人脸图像；根据所述人脸图像，识别所述人脸图像代表的人脸上的至少两个器官中每个器官的动作；基于...
【技术保护点】
1.一种表情识别方法，其特征在于，包括：/n获取人脸图像；/n根据所述人脸图像，识别所述人脸图像代表的人脸上的至少两个器官中每个器官的动作；/n基于识别到的所述每个器官的动作，确定所述人脸图像代表的人脸上的表情状态。/n
【技术特征摘要】
1.一种表情识别方法，其特征在于，包括：
获取人脸图像；
根据所述人脸图像，识别所述人脸图像代表的人脸上的至少两个器官中每个器官的动作；
基于识别到的所述每个器官的动作，确定所述人脸图像代表的人脸上的表情状态。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，获取人脸图像之后，所述方法还包括：
对所述人脸图像进行图像预处理，得到处理后的人脸图像；所述图像预处理用于对所述人脸图像进行关键信息增强处理；
根据所述人脸图像，识别所述人脸图像代表的人脸上的至少两个器官中每个器官的动作，包括：
根据所述处理后的人脸图像，确定所述人脸图像代表的人脸上的至少两个器官中每个器官的动作。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述人脸图像进行图像预处理，包括：
确定所述人脸图像中的关键点的位置信息；
基于所述关键点的位置信息，对所述人脸图像进行仿射变换，得到所述人脸图像对应的转正后的图像；
对转正后的图像进行归一化处理，得到处理后的人脸图像。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对转正后的图像进行归一化处理，包括：
基于所述关键点的位置信息，对所述转正后的图像进行图像剪切，得到剪切后的图像；
计算所述剪切后的图像中所包含的各个像素点的像素值的均值、以及所述剪切后的图像中所包含的各个像素点的像素值的标准差；
基于所述像素值的均值、以及所述像素值的标准差，对所述剪切后的图像中的每一个像素点的像素值进行归一化处理。
5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，人脸上的器官的动作包括：
皱眉、瞪眼、嘴角上扬、上唇上抬、嘴角向下、张嘴。
6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于识别到的所述每个器官的动作，确定所述人脸图像代表的人脸上的表情状态，包括：
基于识别到的所述每个器官的动作，以及预先设置的动作与表情状态之间的对应关系，确定所述人脸图像代表的人脸上的表情状态。
7.根据权利要求1-6任一所述的方法，其特征在于，根据所述人脸图像，确定所述人脸图像代表的人脸上的至少两个器官中每个器官的动作的步骤，由用于进行动作识别的神经网络执行，所述用于进行动作识别的神经网络包括主干网络和至少两个分类分支网络...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈彦杰，王飞，钱晨，
申请(专利权)人：上海商汤临港智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31
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