[发明专利]3D人脸表情识别方法和装置

权利要求书

1.一种3D人脸表情识别方法，其特征在于，包括：

获取待测试人脸各表情对应的特征肌肉块组合的特征向量，各表情的特征肌肉块组合是针对对应表情识别准确率最高的肌肉块组合；

根据所述各表情对应的特征肌肉块组合的特征向量，获取待测试人脸各表情的识别概率；

在所述待测试人脸各表情的识别概率中，将具有最大识别概率的表情确定为所述待测试人脸的表情。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待测试人脸各表情对应的特征肌肉块组合的特征向量之前，还包括：

获取各表情对应的特征肌肉块组合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取各表情对应的特征肌肉块组合包括：

对各肌肉块进行任意组合；

根据每一种组合的特征向量，获取每一种组合对各表情的识别准确率；

针对每一种表情，确定对所述表情的最高识别准确率的组合为所述表情对应的特征肌肉块组合。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取待测试人脸各表情对应的特征肌肉块组合的特征向量之前，还包括：

根据模板人脸的各肌肉块的块内标记点，标记待测试人脸的各肌肉块。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据模板人脸的各肌肉块的块内标记点，标记待测试人脸的各肌肉块包括：

对模板人脸和待测试人脸的所有点的坐标值进行相同的归一化处理；

获取模板人脸的块内标记点ri的坐标值，其中，1≤i≤N，N为模板人脸的所有块内标记点的总数；

针对每个块内标记点r_i，获取待测试人脸上与所述块内标记点r_i的欧氏距离最小的点p_j，1≤j≤M，M为待测试人脸上所有点的总数；

以所述点p_j为中心，获取待测人脸上与所述块内标记点r_i的法向量夹角最小的点P_d，1≤d≤M；

采用维纳滤波器对所述点P_d进行平滑滤波处理，获取滤波处理后的点P_d'；

标记点P_d'为待测试人脸上与模板人脸的块内标记点r_i对应的肌肉块的块内标记点。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取模板人脸的的块内标记点r_i的坐标值之前，还包括：

根据面部解剖学的肌肉结构特征，标记模板人脸各肌肉块外围的预设数量的外围标记点；

利用3D空间点之间的测地路径连接各肌肉块的各外围标记点，形成各肌肉块的闭合区域；

确定各肌肉块的闭合区域内的点和外围标记点为模板人脸的块内标记点。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对模板人脸和待测试人脸的所有点的坐标值进行相同的归一化处理包括：

分别以模板人脸和待测试人脸的鼻尖点为坐标系的原点，对所述模板人脸和待测试人脸的所有点的坐标值进行归一化处理。

8.一种3D人脸表情识别装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取待测试人脸各表情对应的特征肌肉块组合的特征向量，各表情的特征肌肉块组合是针对对应表情识别准确率最高的肌肉块组合；

识别模块，用于根据所述各表情对应的特征肌肉块组合的特征向量，获取待测试人脸各表情的识别概率；

确认模块，用于在所述待测试人脸各表情的识别概率中，将具有最大识别概率的表情确定为所述待测试人脸的表情。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，还包括：第二获取模块；

所述第二获取模块，用于获取各表情对应的特征肌肉块组合。

10.根据权利要求9所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块具体用于对各肌肉块进行任意组合；根据每一种组合的特征向量，获取每一种组合对各表情的识别准确率；针对每一种表情，确定对所述表情的最高识别准确率的组合为所述表情对应的特征肌肉块组合。