[发明专利]基于机器学习的面部表情强度计算模型的形成方法及系统在审
| 申请号： | 201910168307.5 | 申请日： | 2019-03-06 |
| 公开（公告）号： | CN110069981A | 公开（公告）日： | 2019-07-30 |
| 发明（设计）人： | 杨林权;罗际凡 | 申请（专利权）人： | 中国地质大学（武汉） |
| 主分类号： | G06K9/00 | 分类号： | G06K9/00;G06N20/00 |
| 代理公司： | 武汉知产时代知识产权代理有限公司 42238 | 代理人： | 孙妮 |
| 地址： | 430000 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于机器学习的面部表情强度计算模型的形成方法及系统，该方法及系统用于估计表情分类下的面部表情强度，并通过特征融合与集成学习，来提升面部表情强度计算的准确性；首先将获取到的表情数据库中的面部图像数据进行预处理，得到面部部分对应的面部特征点；然后，根据得到的面部特征点的坐标位置，对每张面部图像数据的面部表情区域进行裁剪，得到对应的面部表情图像；最后，对提取出的面部表情图像进行面部特征提取，并构建表情强度估计模型；在输入一张包含面部部分的图像数据到表情强度估计模型时，即可计算得到面部特征与表情强度之间的关系。 | ||
| 搜索关键词： | 面部表情 面部特征 面部图像数据 强度计算模型 基于机器 强度估计 表情 面部特征提取 预处理 图像 表情数据库 表情分类 集成学习 强度计算 特征融合 图像数据 坐标位置 裁剪 构建 学习 | ||
【主权项】：
1.一种基于机器学习的面部表情强度计算模型的形成方法，所述表情强度计算模型用于估算表情分类下的面部表情强度，其特征在于，包含如下步骤：S1、获取用于训练的包含面部部分的表情数据库；所述表情数据库包括若干张具有面部表情强度标签的面部图像数据；S2、采用主动外观模型对表情数据库中的所有面部图像数据进行预处理，提取出每张面部图像数据的面部部分对应的面部特征点；S3、针对每张面部图像数据，获取其面部特征点的坐标位置；S4、针对每张面部图像数据，根据其面部特征点的坐标位置，对每张面部图像数据的面部表情区域进行裁剪，得到对应的面部表情图像；S5、针对步骤S4提取出的每张面部表情图像进行面部特征提取；S6、构建由第一层为集成模型和第二层为融合模型组成的表情强度估计模型；其中，以步骤S5提取得到面部特征作为输入，来训练第一层的集成模型；将第一层集成模型的输出作为和第二层融合模型的输入，来训练第二层的融合模型，进而完成整个表情强度估计模型的构建。
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