[发明专利]一种基于文件传输的人脸表情识别方法及系统

摘要

本发明公开了一种基于文件传输的人脸表情识别方法及系统，包括获取用户上传的人脸表情图像；系统对所述人脸表情图像进行预处理；通过recog指令及已经训练完成的深度神经网络和训练得到的模型对所述预处理后的人脸表情图像进行人脸表情识别与特征匹配；识别结果以文本文件的形式输出，通过文件传输，反馈给用户。本发明应用了文件传输模块，用户使用方便；采用了深度卷积神经网络对人脸表情图像特征提取并分类，可以快速准确的识别出人脸表情，操作简单，稳定可靠。

主权项

一种基于文件传输的人脸表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：训练阶段：S1：获取并整合人脸表情图库，将所述人脸表情数据库分为开心、中性、愤怒、悲伤、惊恐和厌恶这六类表情；S2：对整合分类完的人脸表情图库进行预处理；S3：把预处理后的人脸表情图库分为训练集和测试集两部分；将分类好的训练集和测试集分别提取文件名，并分别标记为0～5,分别代表上述六类表情；再将训练集与测试集分别转为LMDB格式；S4：将训练集图像用于深度卷积神经网络的训练；S5：将测试集图像用于模型的测试，得到端对端模型；修改上述训练网络，将数据层输入的LMDB类型的数据改为用dim参数描述的数据输入；将原训练网络的输出层Softmax With Loss改为Softmax，训练时输出的是loss，测试时改为输出prob；S6：将表情识别的端对端模型封装成分类器，实现直接输出最终识别的表情类别及其对应的概率；识别阶段：S7：用户上传一张人脸表情图像到文件传输客户端；根据客户端提供的标准用户界面，输入recog命令后回车执行，该命令将图片上传到服务器的指定目录下，生成临时文件和后期所需要的文件；S8：服务器后台自动对输入图像进行预处理；S9：系统将预处理后的图像与提前训练得到的卷积神经网络模型进行特征匹配，将人脸表情识别结果以文本文件的形式输出；把测试后得到的识别结果及其对应的概率写入指定文件中，然后从该文件读取结果通过TCP/IP协议栈传输给客户端，客户端通过界面上的输出查看结果。