[发明专利]表情识别方法、装置及电子设备

说明书

本发明涉及人工智能技术领域，提供了一种表情识别方法、装置及电子设备。该方法包括：获取面部图像；对所述面部图像进行特征提取，以获取第一类型信息和第二类型信息；根据所述第一类型信息获取全局特征信息，并根据所述全局特征信息确定第一表情信息；根据所述第二类型信息获取目标特征值，并根据所述目标特征值确定第二表情信息。本发明能够实现多任务学习，减少模型训练所需的数据量；能够同时获得情绪识别结果和局部表情识别结果，提高了表情识别的效率和实时性，进一步提高了用户体验。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体而言，涉及一种表情识别方法、表情识别装置及电子设备。

背景技术

随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展，整个社会的自动化程度不断提高，人们对类似于人和人交流方式的人机交互的需求日益强烈。表情识别是情感理解的基础，是计算机理解人们情感的前提，也是人们探索和理解智能的有效途径。

现有的表情识别中存在大量的基于深度学习的方法，但是深度学习需要大量标注的样本来达到较好的性能，样本搜索和标注需要大量的成本投入；另外，现有深度学习的方法时间复杂度非常高，网络结构复杂，很难在普通的前端设备以及移动端上实时的运行。

鉴于此，本领域亟需开发一种新的表情识别方法。

需要说明的是，在上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本申请的背景的理解，因此可以包括不构成对本领域普通技术人员已知的现有技术的信息。

发明内容

本发明的实施例提供了一种表情识别方法、表情识别装置及电子设备，进而至少在一定程度上可以方便、高效地对输入的面部图像的情绪和局部表情进行识别。

本发明的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本发明的实践而习得。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种表情识别方法，包括：获取面部图像；对所述面部图像进行特征提取，以获取第一类型信息和第二类型信息；根据所述第一类型信息获取全局特征信息，并根据所述全局特征信息确定第一表情信息；根据所述第二类型信息获取目标特征值，并根据所述目标特征值确定第二表情信息。

根据本发明实施例的一个方面，提供了一种表情识别装置，包括：图像获取模块，用于获取面部图像；特征提取模块，用于对所述面部图像进行特征提取，以获取第一类型信息和第二类型信息；第一识别模块，用于根据所述第一类型信息获取一全局特征信息，并根据所述全局特征信息确定第一表情信息；第二识别模块，用于根据所述第二类型信息获取一目标特征值，并根据所述目标特征值确定第二表情信息。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述特征提取模块包括：输入单元，用于将所述面部图像输入至一关键点学习模型，所述关键点学习模型包括主干网络和与所述主干网络连接的关键点识别网络；特征提取单元，用于通过所述主干网络对所述面部图像进行特征提取，以获得所述第一类型信息；信息处理单元，用于通过所述关键点识别网络对所述第一类型信息进行处理，以获得所述第二类型信息。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述特征提取单元配置为：通过所述主干网络对所述面部图像进行卷积-激活-元素相加-池化操作，以获得所述第一类型信息。

在本发明的一些实施例中，所述关键点识别网络为一全连接层；基于前述方案，所述信息处理单元配置为：通过所述全连接层对所述第一类型信息进行整合，以获取所述第二类型信息。

在本发明的一些实施例中，基于前述方案，所述第一识别模块包括：第一识别单元，用于将所述第一类型信息输入至第一表情识别模块，通过所述第一表情识别模块对所述第一类型信息进行整合以获取所述全局特征信息，并对所述全局特征信息进行分类，以获得所述第一表情信息。