[发明专利]一种微表情识别的新方法

说明书

本申请提供了一种微表情识别方法，方法包括：提取人脸视频的每一帧；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，确定微表情帧；通过预先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。本申请比较每一帧与其后一帧的差别，以及与其前一帧的差别，得到该帧的差异值，根据各帧的差异值确定微表情帧，该方法可以准确的提取人脸视频中与微表情相关的帧，提升微表情帧的识别效率与准确性。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及微表情识别方法。

背景技术

微表情是一种非言语行为，能够展现出人的自身情感。

目前关注的大都以普通表情为主，除了人脸普通表情外，还有在心理抑制状态下，面部肌肉不受控制收缩而产生的微表情。

微表情的持续时间短，且动作幅度非常小。因此正确观测并且识别有着相当的难度。用裸眼准确捕捉和识别微表情成功率很低。经过专业训练后，识别率也仅能达到47％。

因此，微表情的识别方法受到了越来越多的研究者的关注。

发明内容

为解决上述问题，本申请实施例提出了一种微表情识别方法。

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；

通过预先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。

可选地，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。