一种人脸情绪识别的方法、装置、介质及电子设备制造方法及图纸

本申请的实施例提供了一种人脸情绪识别的方法、装置、计算机可读介质及电子设备，涉及人工智能的计算机视觉技术领域。该人脸情绪识别的方法包括：检测待识别人脸情绪的图像中所包含的人脸区域；根据所述人脸区域，识别人脸的表情类型，并识别与所述表情类型对应的目标面部器官的动作标签根据所述表情类型，识别与所述表情类型对应的目标面部器官的动作标签；根据所述表情类型和所述目标面部器官的动作标签，确定所述图像中的人脸情绪。本申请实施例的技术方案通过识别人脸区域中的表情类型，并确定表情类型对应的面部器官的动作标签，以综合表情类型和动作标签得到全面的人脸情绪信息，提高了人脸情绪检测的全面性和准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种人脸情绪识别的方法、装置、介质及电子设备
本申请涉及人工智能的计算机视觉
，具体而言，涉及一种人脸情绪识别的方法、装置、计算机可读介质及电子设备。
技术介绍
情绪识别是计算机理解人类情感的重要方向，通过情绪识别可以确定出某一场景内的人脸情绪。一般通过对人脸图像中的关键点信息进行识别，得到人脸图像对应的情绪。但真实业务场景中的人脸角度丰富多样，仅仅依靠关键点的坐标，不能够准确的识别图像的表情或情绪，尤其是在人物面部图像不规整的情况下，因此存在情绪识别准确率较低的问题。
技术实现思路
本申请的实施例提供了一种人脸情绪识别的方法、装置、计算机可读介质及电子设备，进而至少在一定程度上可以得到全面的人脸情绪信息，提高人脸情绪识别的全面性和准确率。本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。根据本申请实施例的一个方面，提供了一种人脸情绪识别的方法，包括：检测待识别人脸情绪的图像中所包含的人脸区域；根据所述人脸区域，识别人脸的表情类型；根据所述表情类型，识别与所述表情类型对本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种人脸情绪识别的方法，其特征在于，包括：/n检测待识别人脸情绪的图像中所包含的人脸区域；/n根据所述人脸区域，识别人脸的表情类型；/n根据所述表情类型，识别与所述表情类型对应的目标面部器官的动作标签；/n根据所述表情类型和所述目标面部器官的动作标签，确定所述图像中的人脸情绪。/n

【技术特征摘要】
1.一种人脸情绪识别的方法，其特征在于，包括：
检测待识别人脸情绪的图像中所包含的人脸区域；
根据所述人脸区域，识别人脸的表情类型；
根据所述表情类型，识别与所述表情类型对应的目标面部器官的动作标签；
根据所述表情类型和所述目标面部器官的动作标签，确定所述图像中的人脸情绪。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在检测待识别人脸情绪的图像中所包含的人脸区域之前，所述方法还包括：
获取待处理的视频文件；
解析所述视频文件，得到视频帧；
基于视频帧的像素信息对所述视频帧进行过滤，将过滤后得到的视频帧作为所述待识别人脸情绪的图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于视频帧的像素信息对所述视频帧进行过滤，包括：
基于所述视频帧的像素信息，生成所述视频帧对应的直方图；
根据所述直方图和边缘检测算子，对所述视频帧进行聚类，得到至少一个类；
过滤各个所述类中重复的视频帧。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于视频帧的像素信息对所述视频帧进行过滤，包括：
基于所述视频帧的像素信息，确定所述视频帧的清晰度；
过滤清晰度小于清晰度阈值的视频帧。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于视频帧的像素信息对所述视频帧进行过滤，包括：
基于所述视频帧的像素信息，对所述视频帧中的人脸区域进行检测；
过滤不包括人脸区域、或包括的人脸区域不完整的视频帧。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述表情类型，识别与所述表情类型对应的目标面部器官的动作标签，包括：
根据所述表情类型和所述面部器官之间的对应关系，确定所述表情类型对应的所述目标面部器官；
识别所述目标面部器官的动作标签。


7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，根据所述表情类型，识别与所述表情类型对应的目标面部器官的动作标签，包括：
识别所述人脸区域中面部器官对应的动作标签；
根据所述表情类型和所述面部器官之间的对应关系，确定所述表情类型对应的所述目标面部器官、以及所述目标面部器官的动作标签。


8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，识别所述人脸区域中面部器官对应的动作标签，包括：
提取所述人脸区域的特征，得到人脸特征图；

【专利技术属性】
技术研发人员：杨天舒，高洵，刘军煜，
申请(专利权)人：腾讯科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11