[发明专利]一种微表情识别的新方法

权利要求书

1.一种微表情识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取人脸视频；

提取所述人脸视频的每一帧；

依次比较除首帧和尾帧外的每一帧与其后一帧的差别，以及依次比较除首帧和尾帧外的每一帧与其前一帧的差别；

依次将除首帧和尾帧外的每一帧与其后一帧的差别与该帧与其前一帧的差别的差确定为该帧的差异值；

在除首帧和尾帧外的各帧中，选取差异值的绝对值非0，且小于第一预设阈值的帧；

确定选取的各帧的标识；

在选取的各帧中，将标识连续的帧均确定为微表情帧；

训练微表情识别模型；

通过训练的微表情识别模型提取微表情帧的表情特征，对表情特征进行降维，对降维后的特征进行识别，得到识别结果；

其中，所述依次比较除首帧和尾帧外的每一帧与其后一帧的差别，包括：

对于除首帧和尾帧外的任一帧i，

获取所述任一帧i中每一像素的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值；

获取所述任一帧i的后一帧i+1中每一像素的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值；

根据所述任一帧i中每一像素的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值，以及，所述任一帧i的后一帧i+1中每一像素的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值，确定所述任一帧i与其后一帧i+1的差别；

所述依次比较除首帧和尾帧外的每一帧与其前一帧的差别，包括：

对于除首帧和尾帧外的任一帧i；

获取所述任一帧i中每一像素的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值；

获取所述任一帧i的前一帧i-1中每一像素的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值；

根据所述任一帧i中每一像素的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值，以及，所述任一帧i的前一帧i-1中每一像素的红色通道值、绿色通道值和蓝色通道值，确定所述任一帧i与其前一帧i-1的差别；

所述训练微表情识别模型，包括：

获取多个样本视频；

对于每个样本视频，采用局部二值模式提取对应的表情特征；

根据所有样本视频的表情特征进行降维处理；

基于降维处理后的特征，对各样本视频进行识别训练，形成微表情识别模型；

所述根据所有样本视频的表情特征进行降维处理，包括：

根据如下公式确定各表情特征的信息增量：

将信息增量大于第二预设阈值的表情特征确定为降维处理后的特征；

其中，s为表情特征标识，1≤s≤N_A，N_A为所有样本视频的表情特征总数，G_s为表情特征s的信息增量，E()表示熵，E(s)为表情特征s的熵，v为包含表情特征s的样本视频标识，1≤v≤C，C为所有包含表情特征s的样本视频总数，E(v)为包含表情特征s的样本视频v的熵，N_v为包含表情特征s的样本视频v对应的表情特征数。