【技术实现步骤摘要】
微表情峰值自动检测方法、系统、设备及存储介质
[0001]本专利技术涉及微反应情感分析领域，尤其涉及一种微表情峰值自动检测方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
[0002]微表情属于典型的心理应激微反应，是指个体在高压环境中试图掩盖其真实情感时，快速泄露在面部的微弱反应。由于微表情能揭露个体的真实意图和认知过程，可用于非接触无感知的欺骗检测和情感分析，在各个方面都有广泛的应用。
[0003]微表情峰值帧是微表情视频序列中变化最明显、运动最强烈的帧，包含了最多的微反应情感信息，所以准确的检测到峰值帧对于面部微反应情感分析具有重要的作用。早期的微表情分析工作主要依赖人工标注好的峰值帧，此类操作往往费时费力，并且标注出的峰值帧具有主观性，因此需要自动化的峰值帧检测方法。
[0004]近来，尽管有各种峰值帧自动检测算法被提出，然而这些方法易受微表情运动的全局背景噪声和局部瞬时突变噪声影响，存在误检测、检测准确率不高的情况。因此迫切需要提出对噪声鲁棒、能精确且自动化检测微表情峰值的方法。
技术实现思路
>[0005]本专利本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种微表情峰值自动检测方法，其特征在于，包括：对微表情序列进行关键点检测，并结合检测出的关键点构造多个微表情兴趣区域；以所述微表情序列的起始帧作为微表情运动的参考帧，通过光流法依次计算得到其余每一帧中每一微表情兴趣区域与参考帧相应微表情兴趣区域的光流向量幅值，对每一微表情兴趣区域，单独利用对应的光流向量幅值构造光流向量幅值变化曲线，获得多条光流向量幅值变化曲线；其中，结合检测出的关键点构造参考区域，对于除去参考帧之外的每一帧，将每一微表情兴趣区域的光流向量分别减去相应帧参考区域的平均光流后，再计算与参考帧相应微表情兴趣区域的光流向量幅值；对多条光流向量幅值变化曲线分别进行平滑滤波，再利用单峰模式限制检测出微表情峰值帧。2.根据权利要求1所述的一种微表情峰值自动检测方法，其特征在于，所述对微表情序列进行关键点检测，并结合检测出的关键点构造多个微表情兴趣区域包括：对所述微表情序列中每一帧分别进行关键点检测；对于每一帧，结合检测出的关键点分别构造包含左眉毛区域、右眉毛区域、左嘴角区域与右嘴角区域的四个微表情兴趣区域。3.根据权利要求1所述的一种微表情峰值自动检测方法，其特征在于，所述对每一微表情兴趣区域，单独利用对应的光流向量幅值构造光流向量幅值变化曲线包括：对每一微表情兴趣区域，将帧序号作为横坐标，对应的光流向量幅值作为纵坐标，构建每一微表情兴趣区域对应的光流向量幅值变化曲线。4.根据权利要求1所述的一种微表情峰值自动检测方法，其特征在于，所述平滑滤波包括：对每一条光流向量幅值变化曲线中每一帧分别进行滤波，将每一帧对应的光流强度作为一个点，光流强度通过相应光流向量幅值作为指标衡量得到，设定滑动窗口大小，并建立相应的多项式拟合方程；通过最小二乘方法求解出多项式拟合方程的最优拟合多项式系数；利用最优拟合多项式系数对各滑动窗口中的点进行拟合，获得平滑滤波后的光流强度。5.根据权利要求1所述的一种微表情峰值自动检测方法，其特征在于，所述利用单峰模式限制检测出微表情峰值帧包括：对于每一平滑滤波后的光流向量幅值变化曲线，将每一帧平滑滤波后的光流强度作为一个点，利用单峰模式限制的方法找出所有局部极大值点组成候选峰值点集合；其中，每一帧的光流强度通过相应光流向量幅值作为指标衡量得到；对每一候选峰值点，向两侧对称地进行扩展寻找以候选峰值点为中心的最大单峰模式区间；引入区间宽度限制对每一候选峰值点对应的最大单峰模式区间进行过滤；综合所有候选峰值点集合中过滤后剩余的候选峰值点，从中选择平滑滤波后的光流强度最大的点...
【专利技术属性】
技术研发人员：徐童，陈恩红，赵思蕊，唐华楹，徐一凡，
申请(专利权)人：中国科学技术大学，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。