[发明专利]基于面部动作单元组合特征的人脸表情识别方法

权利要求书

1.一种基于面部动作单元组合特征的人脸表情识别方法，其特征在于包括以下步骤：

（a）构建大规模表情数据库，对表情数据库中的每幅表情图片，进行人脸检测和归一化处理；选择多人对每幅表情图片进行手工的AU标注，将概率大于50％的AU单元组合起来作为该幅图片的AU组合；

（b）进行人脸局部二值模式特征提取，将人脸划分为m×m个子块，对每个子块计算其LBP直方图，最后将各子块的直方图组合起来，构成每幅表情图片的二值模式；

（c）两幅图像x，y所对应的LBP特征Υ，Ψ间的视觉相似性使用以下核函数计算：

K(x,y)=e-χ2(γ,ψ)/θ=Πj=1nΠi=1me-χi2(γj(i),ψj(i))/θi---(1)]]>

式中，m是每幅图像被分成的子块数量，n为每个子块的特征维数，θ=[θ₁，...，θ_m]表示两幅图像各对应块χ²值的平均值，χ²值的计算公式为：

χ2(α,ξ)=Σi(αi-ξi)2αi+ξi---(2)]]>

式中，α_i和ξ_i是两幅图像x，y的LBP特征第i个分量；

对每类表情训练集中的图像，利用公式（1）计算相互之间的相似性后，利用AP聚类算法将每类表情训练集中的图像聚类为不同的子类；

对每类表情的每个子类，统计其对应的AU组合情况，根据最大概率准则确定该子类最终的AU组合情况；删除概率小于10％的AU组合及子类；

将每类表情的所有子类组合成整个表情数据库对应的类别；

（d）进行人脸归一化和特征提取，采用训练好的SVM分类器对每类表情子类进行分类。