多模融合表情智能感知方法与系统技术方案

本公开涉及计算机视觉领域和脑神经科学技术领域，尤其涉及一种多模融合表情智能感知方法与系统。其中，该多模融合表情智能感知方法，包括：获取待测人脸图像；将待测人脸图像输入至目标多模融合表情智能感知模型中，得到至少一种表情对应的输出预测分数集合；根据输出预测分数集合，确定待测人脸图像对应的表情感知结果。采用本公开可以模糊分类边界，提高表情感知的准确性。情感知的准确性。情感知的准确性。

【技术实现步骤摘要】
多模融合表情智能感知方法与系统


[0001]本公开涉及计算机视觉领域和脑神经科学
，尤其涉及一种多模融合表情智能感知方法与系统。

技术介绍

[0002]现实中的人脸表情经常表达复合甚至混合的情感，其判别边界本身就是模糊的甚至重叠的，也就是说，在类脑感知中，表情的类别之间不应有完全意义上的界限。然而，相关表情感知相关的计算机视觉研究中，分类模型往往是有明确的分类边界的，从而导致表情感知的准确性较低。因此，如何模糊分类边界，提高表情感知的准确性成为人们关注的重点。

技术实现思路

[0003]本公开提供了一种多模融合表情智能感知方法与系统，主要目的在于模糊分类边界，提高表情感知的准确性。
[0004]根据本公开的一方面，提供了一种多模融合表情智能感知方法，包括：
[0005]获取待测人脸图像；
[0006]将所述待测人脸图像输入至目标多模融合表情智能感知模型中，得到至少一种表情对应的输出预测分数集合；
[0007]根据所述输出预测分数集合，确定所述待测人脸图像对应的表情感知结果。
[000本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种多模融合表情智能感知方法，其特征在于，包括：获取待测人脸图像；将所述待测人脸图像输入至目标多模融合表情智能感知模型中，得到至少一种表情对应的输出预测分数集合；根据所述输出预测分数集合，确定所述待测人脸图像对应的表情感知结果。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在所述将所述待测人脸图像输入至目标多模融合表情智能感知模型中之前，还包括：获取初始训练数据集，其中，所述初始训练数据集包括至少一张人脸图像；对所述初始训练数据集进行预处理，得到目标训练数据集；利用所述目标训练数据集对初始多模融合表情智能感知模型进行训练，得到目标多模融合表情智能感知模型。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述初始训练数据集进行预处理，得到目标训练数据集，包括：对所述初始训练数据集中至少一张人脸图像进行人脸定位，得到所述至少一张人脸图像对应的至少一个人脸检测定位结果；根据所述至少一个人脸检测定位结果，对所述至少一张人脸图像进行数据增强，得到至少一张数据增强后的人脸图像；确定所述至少一张数据增强后的人脸图像对应的眼部区域数据集、嘴部区域数据集以及面部整体数据集；根据所述眼部区域数据集、所述嘴部区域数据集以及所述面部整体数据集，确定所述目标训练数据集。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述数据增强方式包括以下至少一种：小角度随机旋转；水平翻转；平移；裁剪。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述确定所述至少一张数据增强后的人脸图像对应的眼部区域数据集、嘴部区域数据集以及面部整体数据集，包括：将所述至少一张数据增强后的人脸图像旋转至目标角度，得到所述面部整体数据集；对所述面部整体数据集中至少一张面部整体图像进行遮罩，得到所述眼部区域数据集和所述嘴部区域数据集。6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：方璐，董众，戴琼海，李晓飞，袁肖赟，林浩哲，肖京，曾凡涛，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：