一种基于面部表情编码系统的表情识别方法、系统及电子设备技术方案

本申请涉及一种基于面部表情编码系统的表情识别方法、系统及电子设备。所述方法包括：步骤a：采用人脸识别技术从图片或视频数据中提取人脸部分；步骤b：根据脸部动作编码系统对提取的人脸部分进行脸部动作编码识别；步骤c：将脸部动作编码识别结果输入表情分类网络进行分类，得到表情识别结果。本申请在表情识别中使用了面部肌肉编码系统，大幅提高了相似表情的分辨能力、对光照、姿态等的鲁棒性，大幅提高人类表情的识别准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于面部表情编码系统的表情识别方法、系统及电子设备
本申请属于表情识别
，特别涉及一种基于面部表情编码系统的表情识别方法、系统及电子设备。
技术介绍
面部表情是人类表达自己的情绪状态和意图最强大、最自然和最普遍的信号之一。在人与人之间的交流当中，人脸表情所传递的信息占据着相当大的比重。人脸表情映射着人类内心世界丰富的情感活动，是人体行为信息与情感的重要载体。对人脸表情识别进行更为深入的研究，能够帮助我们更好的了解人类内心情感的真实状态。而对于计算机来说，如果可以通过技术手段做到类似人类那样具有分析和理解人脸表情、获取人脸所表达的情感，那么就可以使计算机实现效果更好的人机交互，从而更加智能的、高效的为人类服务。现有技术中，人脸表情识别相关技术主要有人脸表情图像的预处理、人脸区域检测、人脸表情特征提取、表情的分类等。由于不同人物属性，例如年龄、性别、宗教背景和表达能力，主体间具有高变化性，姿态、光照和遮挡在不受限的表情场景下也十分常见。这些因素和表情之间是非线性关系，因此直接送入神经网络训练的效果并不好，识别准确率本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于面部表情编码系统的表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤a：采用人脸识别技术从图片或视频数据中提取人脸部分；/n步骤b：根据脸部动作编码系统对提取的人脸部分进行脸部动作编码识别；/n步骤c：将脸部动作编码识别结果输入表情分类网络进行分类，得到表情识别结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于面部表情编码系统的表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤a：采用人脸识别技术从图片或视频数据中提取人脸部分；
步骤b：根据脸部动作编码系统对提取的人脸部分进行脸部动作编码识别；
步骤c：将脸部动作编码识别结果输入表情分类网络进行分类，得到表情识别结果。


2.根据权利要求1所述的基于面部表情编码系统的表情识别方法，其特征在于，在所述步骤b中，所述根据脸部动作编码系统对提取的人脸部分进行脸部动作编码识别具体为：通过人脸识别框架对提取的人脸部分进行脸部动作编码识别。


3.根据权利要求1或2所述的基于面部表情编码系统的表情识别方法，其特征在于，在所述步骤c中，所述表情分类网络是以17位的AU向量为输入，表情分类结果为输出的网络，所述表情分类网络包括1x1卷积层、归一化层、激活层、残差单元、inception结构和FC层。


4.一种基于面部表情编码系统的表情识别系统，其特征在于，包括：
面部识别模块：用于采用人脸识别技术从图片或视频数据中提取人脸部分；
脸部动作识别模块：用于根据脸部动作编码系统对提取的人脸部分进行脸部动作编码识别；
表情分类模块：用于将脸部动作...

【专利技术属性】
技术研发人员：王宏玉，王冠，姜楠，王晓东，邹风山，潘鑫，
申请(专利权)人：沈阳新松机器人自动化股份有限公司，
类型：发明
国别省市：辽宁;21