笑容检测系统及方法技术方案

本发明专利技术公开笑容检测系统和方法。示例性方法包括产生图像子集的搜索图。该方法还包括辨别代表嘴角的多个候选者。该方法还包括在代表嘴角的每对候选者之间产生抛物线。该方法还包括分析抛物线中的至少一条抛物线的轮廓，以确定嘴大致向上弯曲成形成笑容还是大致向下弯曲成形成不悦。

【技术实现步骤摘要】
【国外来华专利技术】
技术介绍
数字图像中的对象识别用于跟踪面部(例如为了安全目的)和医疗成像。可以用于对象识别的示例性形状检测算法包括主动外观模型(AAM)和主动形状模型(ASM)。AAM算法将在训练阶段提供的对象形状的统计模型与当前图像中的对象形状相匹配。在训练过程中，提供并存储一组图像和图像中的对象的相应坐标。然后，在使用过程中，该算法将当前图像与所存储的对象识别数据相比较。最小均方统计技术用来匹配当前图像中的对象。然而，ASM仅使用形状约束来进行对象识别，而不利用其它信息，例如目标对象的纹理。ASM算法使用对象形状的统计模型，对象形状的统计模型迭代地变形以符合新图像中的对象示例。对象的形状由一组受形状模型控制的点表示。然后，通过交替地在图像中在每个点附近进行搜索来寻找该点的更佳位置，以及更新模型参数来最佳地匹配新发现的位置，将模型与当前图像相匹配。通过查找显著的边缘或者通过与该点处预期的统计模型相匹配，可以定位每个点的更佳位置。然而，AAM算法和ASM算法需要大量计算，因此会很慢，除非在大型计算系统上(例如那些可能与大型视频监控系统和医疗成像系统结合使用的系统)使用。AAM算法和ASM算法还被发现易于本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
【国外来华专利技术】1.一种在电子图像设备(100)中进行笑容检测的方法，包括: 产生图像(300)的子集的搜索图(400)； 辨别代表嘴角的多个候选者(400a-400f)； 在每对代表嘴角的候选者之间产生抛物线(410);以及 分析所述抛物线中的至少一条抛物线的轮廓，以确定嘴大致向上弯曲成形成笑容还是大致向下弯曲成形成不悦。2.根据权利要求1所述的方法，进一步包括: 使用图像识别(220)来辨别面部区；以及 从所述面部区选择所述图像的子集。3.根据权利要求1所述的方法，进一步包括:对每条抛物线(410)打分。4.根据权利要求3所述的方法，进一步包括: 在分析所述抛物线中的至少一条抛物线以前，根据分数选择最佳代表嘴的抛物线(410)。5.根据权利要求1所述的方法，其中产生搜索图(400)包括: 对所述图像(300)的子集中的亮度 通道进行规范化； 合并所述图像(300)的子集中的色度通道；以及 将所规范化的亮度通道与所合并的色度通道合并。6.根据权利要求5所述的方法，进一步包括:对所述搜索图(400)进行降采样，来减少待分析的数据，同时保持分辨率来辨别代表嘴角的多个候选者(400a-400f)。7.根据权利要求5所述的方法，进一步包括:对所述搜索图(400)进行滤波，以减少噪声和平滑待分析的数据。8.根据权利要求5所述的方法，进一步包括:对所述搜索图(400)进行锐化，以增强较低频率的边缘。9.一种用于笑容检测的系统，包括: 用于存储图像(300)的计算机可读存储器； 图像转换器(230)，可操作地与...

【专利技术属性】
技术研发人员：丹·L·道尔顿，丹尼尔·布卢姆，大卫·施陶达赫尔，
申请(专利权)人：惠普发展公司，有限责任合伙企业，
类型：
国别省市：