[发明专利]一种表情识别方法及装置

说明书

本公开提供了一种表情识别方法及装置，包括：获取人脸图像；根据所述人脸图像，识别所述人脸图像代表的人脸上的至少两个器官中每个器官的动作；基于识别到的所述每个器官的动作，确定所述人脸图像代表的人脸上的表情状态。通过这种方法，可以提高用户表情状态识别的精度。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种表情识别方法及装置。

背景技术

人脸表情识别是指从给定的静态图像或动态视频序列中分离出特定的表情状态，从而确定被识别对象的心理情绪，实现计算机对人脸表情的理解与识别。

相关技术中，在进行人脸表情识别时，一般是将待识别的图像输入至预先训练好的表情识别模型中，输出预测得到的人脸表情。然而这种表情识别模型在训练过程中，需要大量带有表情标签的样本图像进行训练，一般样本图像的表情标签为用户添加的，容易受到用户的主观意识的影响，例如，对于同一张图片，用户A可能添加的表情标签是抑郁，用户B添加的表情标签是思考，通过这种样本图像训练出的表情识别模型，可能会受到用户主观意识的影响，精度较低。

发明内容

本公开实施例至少提供一种表情识别方案，以提高表情识别的精度。

第一方面，本公开实施例提供了一种表情识别方法，包括：

获取人脸图像；

根据所述人脸图像，识别所述人脸图像代表的人脸上的至少两个器官中每个器官的动作；

基于识别到的所述每个器官的动作，确定所述人脸图像代表的人脸上的表情状态。

上述方法可以先识别人脸上的器官的动作，然后基于识别出的动作，确定人脸对应的表情状态，由于人脸上的器官的动作与人脸的表情状态之间的关系是客观存在的，基于这种方式，不需要用户针对人脸图像进行表情状态的主观定义，另外，由于人脸上的器官的动作可以专注于某些特定的人脸特征，对人脸图像进行器官的动作的识别，相比直接进行表情姿态的识别，准确性可以提升许多，因此，本公开上述方法提高了人脸表情识别的精度。

一种可能的实施方式中，获取人脸图像之后，所述方法还包括：

对所述人脸图像进行图像预处理，得到处理后的人脸图像；所述图像预处理用于对所述人脸图像进行关键信息增强处理；

根据所述人脸图像，识别所述人脸图像代表的人脸上的至少两个器官中每个器官的动作，包括：

根据所述处理后的人脸图像，确定所述人脸图像代表的人脸上的至少两个器官中每个器官的动作。

通过将人脸图像进行图像预处理，可以对人脸图像进行关键信息增强处理，提高了动作识别的精度。

一种可能的实施方式中，所述对所述人脸图像进行图像预处理，包括：

确定所述人脸图像中的关键点的位置信息；

基于所述关键点的位置信息，对所述人脸图像进行仿射变换，得到所述人脸图像对应的转正后的图像；

对转正后的图像进行归一化处理，得到处理后的人脸图像。

这里，通过关键点的位置信息，对人脸图像进行仿射变换之后，可以实现对人脸图像的转正，避免了人脸图像中的用户的面部朝向对动作识别的影响；进一步，对对转正后的图像进行归一化处理，可以减弱仿射变换后出现的原本不存在的人脸特征对动作识别的影响。

一种可能的实施方式中，所述对转正后的图像进行归一化处理，包括：

基于所述关键点的位置信息，对所述转正后的图像进行图像剪切，得到剪切后的图像；

计算所述剪切后的图像中所包含的各个像素点的像素值的均值、以及所述剪切后的图像中所包含的各个像素点的像素值的标准差；