一种基于光流叠加的微表情检测方法技术

本发明专利技术公开了一种基于光流叠加的微表情检测方法，对视频样本图片进行预处理，得到视频中每帧图片的人脸定位区域；建立一个长度为2k的滑动窗口[F

【技术实现步骤摘要】
一种基于光流叠加的微表情检测方法
本专利技术涉及微表情检测
，具体涉及一种基于光流叠加的微表情检测方法。
技术介绍
微表情是人们在隐藏自己情绪时所泄露的快速面部表情。在一段视频中，检测是否发生了微表情并且定位微表情发生的时间段，可以用于谎言的检测和说谎时间的定位。F1-score可以有效地平衡一个微表情检测方法的准确率和召回率，从而成为了衡量微表情检测方法性能的通用指标。通常情况下，方法的参数设置会影响F1-score的值，但是这种影响对于F1-score的提升是有上限的。也就是说，F1-score在不同的参数设置中会有一个最大值。在基于光流分析的微表情检测方法中，所计算出的两帧之间的光流有一部分是由于面部运动产生的，另一部分是由于随机噪声产生的，而由于随机噪声产生的光流会使算法的性能下降，从而影响F1-score的提升。
技术实现思路
为了解决上述所存在的技术问题，本专利技术通过叠加两张光流特征来减小由于随机噪声产生的光流的模值，从而削弱由于随机噪声导致的检测性能受损，进而提高基于光流分析的微表情检测方法的上限。为此本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于光流叠加的微表情检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：/n步骤1，对视频样本图片进行预处理，得到视频中每帧图片的人脸定位区域；/n步骤2，建立一个包含当前检测帧F

【技术特征摘要】
1.一种基于光流叠加的微表情检测方法，其特征在于，所述方法包括如下步骤：
步骤1，对视频样本图片进行预处理，得到视频中每帧图片的人脸定位区域；
步骤2，建立一个包含当前检测帧Fi、长度为2k的滑动窗口[Fi－k，Fi+k]，在待检测视频中，沿时间轴方向按步长1帧移动，其中i＝k+1，k+2，…，n－k，n为视频中总帧数；
步骤3，在滑动窗口中，计算帧Fi－k到帧Fi之间的稠密光流Oi、帧Fi－k到帧Fi－1之间的稠密光流Oi－1、帧Fi－k到帧Fi+k－1之间的稠密光流Oi+k－1及帧Fi－k到帧Fi+k之间的稠密光流Oi+k；
步骤4，将稠密光流Oi和Oi－1进行光流叠加后得到叠加光流Si，将稠密光流Oi+k－1和Oi+k进行光流叠加后得到叠加光流Si+k；
步骤5，将步骤1中每帧图片的人脸定位区域划分为多个区块，提取各区块上叠加光流Si的光流矢量，计算主方向上叠加光流Si+k与Si的模值差值，得到滑动窗口中当前检测帧Fi的各个区块光流特征值；
步骤6，根据当前检测帧Fi中各区块的光流特征值，计算特征平均值di；
步骤7，沿视频时间轴方向移动滑动窗口，根据各帧图片的特征平均值di计算当前检测帧Fi的相对差值ri；
步骤8，根据所设定的阈值T，比较相对差值ri和阈值T，找出所有大于阈值T的相对差值ri所对应的帧图片序号i，并输出，得到属于微表情的帧图片。


2.根据权利要求1所述的基于光流叠加的微表情检测方法，其特征在于，还包括微表情的筛选步骤9，将步骤8中所得到的连续预测为微表情的帧图片序号i合并起来形成微表情区间，再将持续时间0.2～0.55秒的区间筛选出来，作为检测出的...

【专利技术属性】
技术研发人员：王甦菁，贺颖，谢海永，
申请(专利权)人：中国科学院心理研究所，中国电子科技集团公司电子科学研究院，
类型：发明
国别省市：北京;11