[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

说明书

技术领域

本发明涉及一种人脸表情识别方法，具体涉及一种基于面部动作单元组合特征的人脸表情识别方法。

背景技术

人脸表情识别是人机交互、机器学习、智能控制和图像处理等领域涉及的重要研究方向，目前已成为国内外研究的热点。基于面部活动单元的表情识别方法基于心理学上的面部活动编码系统，通过建立人脸视觉特征与面部活动单元，以及面部活动单元与六种基本表情之间的关系进行表情识别。面部活动单元的引入，减小了复杂的人脸视觉特征与六种基本表情之间的鸿沟。

文献1“Velusamy Sudha，Kannan Hariprasad，Anand Balasubramanian，Navathe Bilva，Sharma，Anshul Sharma，A Method to Infer Emotions From Facial Action Units，In IEEEInternational Conference on Acoustics，Speech and Signal Processing(ICASSP)，Prague(2011)”公开了一种基于面部活动单元的人脸表情识别方法，该方法利用学习的统计关系和合适的匹配方法建立了六种面部基本表情与15个特定面部动作单元（Action Unit，AU）之间的映射，进而进行表情识别。该方法实现的前提是准确识别15种特定AU单元，但研究经验表明：通常情况下，表情是若干AU单元混合作用的结果，因此，在表情图像中很难准确检测出15种单个AU单元。例如，该方法用于JAFFE数据库，对于单个AU单元的平均识别率只有87.5％。

发明内容

为了克服现有基于面部活动单元的人脸表情识别方法对单个面部动作单元识别率差的不足，本发明提供一种基于面部动作单元组合特征的人脸表情识别方法。该方法通过建立大规模人脸表情数据库，利用AP聚类算法，将每一类面部基本表情对应的训练样本进行聚类，判断每一子类别的AU单元组合，并结合主要AU单元组合，确定同一表情下的子类别数；将各类表情的子类别合起来构成训练样本对应的类别数，利用SVM方法进行分类器训练，可以提高对单个面部动作单元的识别率。

本发明解决其技术问题所采用的技术方案是：一种基于面部动作单元组合特征的人脸表情识别方法，其特点是包括以下步骤：

（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：