[发明专利]一种机器人识别面部快乐微表情的方法及其装置

权利要求书

1.一种机器人识别面部快乐微表情的方法，其特征在于，所述机器人识别面部快乐微表情的方法包括：

采集图像信号并输入，经过图像预处理、微笑特征提取和微笑识别，输出微表情的识别结果；

对人体脑电波信号采集，分析得出微表情的结果；

对输出微表情的识别结果和分析得出的微表情的结果进行校验辅助判断；

对得出判断的结果，在机器的分析基础上得出决策；并将得出的决策指令传输出去并对完成相应决策指令的等级进行评价，评价等级包括不合格、合格、良、优。

2.如权利要求1所述的机器人识别面部快乐微表情的方法，其特征在于，

所述图像预处理的方法包括；

1)灰度化处理，通过数学计算将彩色图像的R、G、B分量转换为一个灰度值表示的图像，计算公式为：Gray＝0.3R+0.59G+0.11B；

2)人脸特征定位，对人脸的眉毛区域、眼眶及鱼尾纹区域、鼻子区域、嘴角区域、脸颊区域和下巴区域进行定位；以人脸关键点的左眼、右眼、左嘴角、右嘴角的坐标计算均值得到人脸中心坐标，计算公式为：

x‾=x1+x2+x3+x44,]]>

y‾=y1+y2+y3+y44;]]>

同时计算出各关键点到中心点的距离：

求出最大距离s_max＝Max(s₁+s₂+s₃+s₄)；

然后以此定位各个区域，裁剪区域；

3)亮度处理，采集整个人脸的亮度范围[Low—High]，整个人脸区域亮度自动调节算法：

Cha=x-LowHigh-Low(Pef>x>low),]]>

Cha=High-xHigh-Low(Pef<x<High),]]>

Cha表示变化亮度值，Low表示低亮度，High表示高亮度，Pef表示调节后的亮度；

得到整个人脸各个区域的灰度后调节的亮度值；

4)归一化处理，采用双线性插值法，得到的区域曲线。