[发明专利]面部情绪识别方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种电子装置，其特征在于，所述装置包括存储器、处理器及摄像装置，所述存储器中包括面部情绪识别程序，所述面部情绪识别程序被所述处理器执行时实现如下步骤：

实时脸部图像获取步骤：获取摄像装置拍摄的实时图像，利用人脸识别算法从该实时图像中提取一张实时脸部图像；

情绪识别步骤：将该实时脸部图像输入预先训练好的第一情绪分类模型及第二情绪分类模型进行情绪识别，得到每种情绪的第一概率及第二概率；及

情绪判断步骤：根据第一情绪分类模型、第二情绪分类模型识别出的情绪及概率，判断该实时脸部图像中的情绪。

2.根据权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述第一情绪分类模型及第二情绪分类模型的训练步骤包括：

特征点提取步骤：建立一个人脸样本库，在每张人脸样本图像中标记t个面部特征点；

特征向量计算步骤：将各个面部特征点的坐标与该人脸样本图像中规范化后的人脸区域的宽度及高度进行除运算，得到人脸样本图像的特征向量；

第一模型训练步骤：利用所述人脸样本图像及其特征向量对支持向量机分类器进行学习训练，得到第一情绪分类模型；

情绪标签分配步骤：给每张人脸样本图像分配一个情绪标签，并根据情绪标签对人脸样本库中的人脸样本图像进行分类；及

第二模型训练步骤：利用分类后的人脸样本图像对卷积神经网络进行学习训练，得到第二情绪分类模型。

3.根据权利要求1所述的电子装置，其特征在于，所述情绪判断步骤包括：

判断所述第一情绪分类模型、第二情绪分类模型识别出的一种或多种情绪是否相同。

4.根据权利要求1或3所述的电子装置，其特征在于，所述情绪判断步骤还包括：

当第一情绪分类模型、第二情绪分类模型识别出的是相同的一种或多种情绪，计算各情绪的第一概率、第二概率的均值，以第一概率、第二概率的均值中较大值对应的情绪作为从该实时图像中识别到的情绪；或

当第一情绪分类模型、第二情绪分类模型识别出的是不同的一种或多种情绪，以第一概率、第二概率中较大值对应的情绪作为从该实时图像中识别到的情绪。

5.一种面部情绪识别方法，其特征在于，所述方法包括：

实时脸部图像获取步骤：获取摄像装置拍摄的实时图像，利用人脸识别算法从该实时图像中提取一张实时脸部图像；

情绪识别步骤：将该实时脸部图像输入预先训练好的第一情绪分类模型及第二情绪分类模型进行情绪识别，得到每种情绪的第一概率及第二概率；及

情绪判断步骤：根据第一情绪分类模型、第二情绪分类模型识别出的情绪及概率，判断该实时脸部图像中的情绪。

6.根据权利要求5所述的面部情绪识别方法，其特征在于，所述第一情绪分类模型及第二情绪分类模型的训练步骤包括：

特征点提取步骤：建立一个人脸样本库，在每张人脸样本图像中标记t个面部特征点；

特征向量计算步骤：将各个面部特征点的坐标与该人脸样本图像中规范化后的人脸区域的宽度及高度进行除运算，得到人脸样本图像的特征向量；

第一模型训练步骤：利用所述人脸样本图像及其特征向量对支持向量机分类器进行学习训练，得到第一情绪分类模型；

情绪标签分配步骤：给每张人脸样本图像分配一个情绪标签，并根据情绪标签对人脸样本库中的人脸样本图像进行分类；及

第二模型训练步骤：利用分类后的人脸样本图像对卷积神经网络进行学习训练，得到第二情绪分类模型。

7.根据权利要求5所述的面部情绪识别方法，其特征在于，所述情绪判断步骤包括：

判断所述第一情绪分类模型、第二情绪分类模型识别出的一种或多种情绪是否相同。

8.根据权利要求5或7所述的面部情绪识别方法，其特征在于，所述情绪判断步骤还包括：

当第一情绪分类模型、第二情绪分类模型识别出的是相同的一种或多种情绪，计算各情绪的第一概率、第二概率的均值，以第一概率、第二概率的均值中较大值对应的情绪作为从该实时图像中识别到的情绪；或

当第一情绪分类模型、第二情绪分类模型识别出的是不同的一种或多种情绪，以第一概率、第二概率中较大值对应的情绪作为从该实时图像中识别到的情绪。