【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能与情感计算，特别涉及基于微表情和宏观表情的情绪识别系统及方法、设备、介质。
技术介绍
1、传统的情绪识别方法多仅依赖于面部表情的宏观变化，难以捕捉到短暂而微妙的微表情变化。微表情作为人类情绪的真实流露，往往能在无意识中泄露内心的真实感受。因此，开发一种能够高效、准确地识别微表情并据此作为宏观表情的辅助手段分析情绪的系统具有重要意义。
技术实现思路
1、为了实现本专利技术的上述目的和其他优点，本专利技术的第一目的是提供一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，包括以下步骤：
2、从输入数据中检测并定位人脸；
3、对检测到的人脸进行面部特征提取；
4、对提取的面部特征进行微表情识别以及宏观表情识别；
5、根据微表情识别结果和宏观表情识别结果分析情绪状态。
6、进一步地，所述输入数据包括实时视频流或静态图像。
7、进一步地，所述从输入数据中检测并定位人脸步骤包括：
8、通过人脸检测算法对所述实...
【技术保护点】
1.一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，其特征在于：所述输入数据包括实时视频流或静态图像。
3.如权利要求2所述的一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，其特征在于，所述从输入数据中检测并定位人脸步骤包括：
4.如权利要求3所述的一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，其特征在于：所述人脸检测算法采用基于Haar特征的Adaboost级联人脸检测分类器。
5.如权利要求1所述的一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.如权利要求1所述的一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，其特征在于：所述输入数据包括实时视频流或静态图像。
3.如权利要求2所述的一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，其特征在于，所述从输入数据中检测并定位人脸步骤包括：
4.如权利要求3所述的一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，其特征在于：所述人脸检测算法采用基于haar特征的adaboost级联人脸检测分类器。
5.如权利要求1所述的一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，其特征在于，所述对检测到的人脸进行面部特征提取步骤包括：
6.如权利要求5所述的一种基于微表情和宏观表情的情绪识别方法，其特征在于，所述对提取的面部特征进行微表情识别步骤包括：
7.如权利要求6所述的一种基于微表情和宏观表情的情绪识别...
【专利技术属性】
技术研发人员：张贺童，姚康，董婷，郑天佑，丁上上，董月芳，付威威，耿康杰，郑田莉，
申请(专利权)人：中国科学院苏州生物医学工程技术研究所，
类型：发明
国别省市：
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