[发明专利]一种用于人脸非标准姿态下的面部表情识别方法有效
| 申请号： | 201810865356.X | 申请日： | 2018-08-01 |
| 公开（公告）号： | CN109034079B | 公开（公告）日： | 2022-03-11 |
| 发明（设计）人： | 李瑞;王儒敬;宋全军;谢成军;张洁;陈天娇;陈红波;胡海瀛 | 申请（专利权）人： | 中国科学院合肥物质科学研究院 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/44;G06V10/764;G06K9/62 |
| 代理公司： | 合肥国和专利代理事务所(普通合伙) 34131 | 代理人： | 张祥骞 |
| 地址： | 230031 *** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明涉及一种用于人脸非标准姿态下的面部表情识别方法，与现有技术相比解决了无法在面部表情信息不全面的条件下进行表情识别的缺陷。本发明包括以下步骤：训练图像的收集和预处理；分类模型的构造；对待测图像进行收集和预处理；面部表情的识别。本发明基于预测分析技术在面部表情信息不全面的条件下预测出面部表情，以实现针对不同角度的人脸进行表情识别。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 用于 非标准 姿态 面部 表情 识别 方法 | ||
【主权项】：
1.一种用于人脸非标准姿态下的面部表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：11)训练图像的收集和预处理，收集高兴、发怒、伤心、惊讶、厌恶、恐惧、中性7种表情样本，7种表情样本均为非标准姿态下的面部表情，每类表情样本不少于100张作为训练图像，对所有训练图像均进行直方图均衡化和归一化处理；12)分类模型的构造，提取7种表情空间信息特征，构造出基于空间信息特征的分类模型；13)对待测图像进行收集和预处理，收集采集设备拍摄的非常标准姿态下的待识别面部表情，并对待测的图片进行直方图均衡化、归一化处理，生成测试样本；14)面部表情的识别，将预处理后的测试样本输入到空间特征网络模型中，进行面部表情的自动识别。
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