一种基于融合的表情识别方法、装置和电子设备制造方法及图纸

本说明书实施例提供一种基于融合的表情识别方法，通过获取侧脸图像信息，利用自注意力区域模型提取所述侧脸图像中的表情特征，并对提取的表情特征进行转换和融合，得到正脸表情特征，利用构建并训练的表情识别模型计算所述正脸表情特征的特征值并通过分类器确定所述表情特征值对应的表情类别，输出分类结果。通过利用自注意力区域模型提取所述侧脸图像中的表情特征，提高了特征提取的准确性，通过对提取的表情特征进行转换和融合，得到正脸表情特征，即便只采集到侧脸图像，依然能够较准确地进行表情识别，提高了表情识别整体准确率。

【技术实现步骤摘要】
一种基于融合的表情识别方法、装置和电子设备
本申请涉及计算机领域，尤其涉及一种基于融合的表情识别方法、装置和电子设备。
技术介绍
目前的表情识别多为基于人体正脸的面部表情为基础的识别数据。然而，这以正脸为识别基础数据的识别方法在特殊情况下，准确率低，达不到工业应用水平，这是因为，在对计算机中存储的人脸进行表情识别时，这种方式具有较好的准确率，然而对于一下需要现场采集图像的场景中准确率低，比如政务服务一体机或服务窗口。这主要是因为很多图像采集场景往往将摄像头设置在侧方，直接利用现有的表情识别算法对侧脸图像进行表情识别，识别的准确率低。
技术实现思路
本说明书实施例提供一种基于融合的表情识别方法、装置和电子设备，用以提高表情识别准确率。本说明书实施例提供一种基于融合的表情识别方法，包括：获取侧脸图像信息；利用自注意力区域模型提取所述侧脸图像中的表情特征，并对提取的表情特征进行转换和融合，得到正脸表情特征；利用构建并训练的表情识别模型计算所述正脸表情特征的特征值并通过分类器确定所述表本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于融合的表情识别方法，其特征在于，包括：/n获取侧脸图像信息；/n利用自注意力区域模型提取所述侧脸图像中的表情特征，并对提取的表情特征进行转换和融合，得到正脸表情特征；/n利用构建并训练的表情识别模型计算所述正脸表情特征的特征值并通过分类器确定所述表情特征值对应的表情类别，输出分类结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于融合的表情识别方法，其特征在于，包括：
获取侧脸图像信息；
利用自注意力区域模型提取所述侧脸图像中的表情特征，并对提取的表情特征进行转换和融合，得到正脸表情特征；
利用构建并训练的表情识别模型计算所述正脸表情特征的特征值并通过分类器确定所述表情特征值对应的表情类别，输出分类结果。


2.根据权利要求1所述的该方法，其特征在于，所述对提取的表情特征进行转换和融合，包括：
对所述侧脸图像信息的表情特征进行镜像转换，将转换前、后的表情特征进行融合。


3.根据权利要求1所述的该方法，其特征在于，所述利用构建并训练的表情识别模型计算所述正脸表情特征的特征值并通过分类器确定所述表情特征值对应的表情类别，还包括：
确定被识别者的表情属性信息，结合所述历史表情属性信息对所述表情识别模型中的表情特征阈值进行调整；
判断所述表情特征值是否达到调整后的表情特征阈值。


4.根据权利要求3所述的该方法，其特征在于，所述利用自注意力区域模型提取所述侧脸图像中的表情特征，并对提取的表情特征进行转换和融合，包括：
对不同时段获取的侧脸图像信息分别提取图像中的表情特征，并进行转换和融合，得到历史时段的正脸表情特征和当前时段的正脸表情特征；
所述判断所述表情特征值是否达到调整后的表情特征阈值，包括：
对比历史时段的正脸表情特征和当前时段的正脸表情特征的变化，判断变化幅度是否大于表情特征阈值。


5.根据权利要求3所述的...

【专利技术属性】
技术研发人员：张琦，刘凤余，贾彦勇，熊贤剑，
申请(专利权)人：上海卓繁信息技术股份有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31