[发明专利]可变形表情检测器

说明书

相关申请案

本申请涉及并主张2013年6月28日申请的标题为“可变形表情检测器(DEFORMABLE EXPRESSION DETECTOR)”的第61/840,687号美国临时专利申请案的优先权。

技术领域

本发明大体上涉及电子装置。更具体地说，本发明涉及可变形表情检测器。

背景技术

最近几十年中，电子装置的使用已变得普遍。明确地说，电子技术中的进步已减少了越来越复杂且有用的电子装置的成本。成本降低和消费者需求已使电子装置的使用剧增，使得其在现代社会中几乎随处可见。由于电子装置的使用已推广开来，因此需要电子装置的新的且改进的特征。更具体来说，人们常常寻求执行新功能和/或更快、更有效或以更高质量执行功能的电子装置。

一些电子装置(例如相机、视频摄录影机、数码相机、蜂窝式电话、智能电话、计算机电视机等)捕获或利用图像。举例来说，数码相机可捕获数字图像。

人们常常寻求电子装置的新的和/或改进的特征。如可从此论述观察到，添加电子装置的新的和/或改进的特征的系统和方法可为有益的。

发明内容

本发明描述一种用于可变形表情检测的方法。对于经预处理图像中的每一像素，组合第一定向梯度分量的正负号与第二定向梯度分量的正负号，以产生组合的正负号。将每一组合的正负号译码成经译码值。基于所述经译码值来检测输入图像中的表情。

可预处理输入图像，以产生经预处理的图像。可基于关注区(ROI)来使输入图像对准。可裁剪输入图像中的ROI。可按比例缩放ROI。可使ROI的直方图均衡。

定向梯度分量可标准正交。定向梯度分量可为垂直和水平定向梯度分量，或45度和135度定向梯度分量。

译码可包含基于定向梯度分量的正负号来将每一组合的正负号译码成经译码值，而不确定定向梯度分量的量值的值。

表情可包含微笑、眨眼或愤怒。检测表情可包含使用机器学习算法对特征向量进行分类。所述机器学习算法是支持向量机(SVM)算法、增强算法或K-最近相邻者(KNN)算法。

可更新分类错误。可将输入图像分类为包含或不包含表情。可检测输入图像的错分类。可基于所述错分类来更新分类器。检测所述错分类可包含向用户呈现所述输入图像和分类。如果分类是正确的，那么可询问用户。可接收关于分类是否正确的用户输入。检测错分类可包含基于分类之后用户对输入图像的删除来确定分类是不正确的。所述更新可基于用以对输入图像进行分类的分类器的类型。所述分类器可使用机器学习算法。

可调整决策阈值。可将输入图像分类为包含或不包含表情。可检测输入图像的错分类。可手动或基于错分类来调整表情的决策阈值。检测所述错分类可包含向用户呈现所述输入图像和分类。如果分类是正确的，那么可询问用户。可接收关于分类是否正确的用户输入。检测错分类可包含基于分类之后用户对输入图像的删除来确定分类是不正确的。所述调整可基于用以对输入图像进行分类的分类器的类型。手动调整表情的决策阈值可包含显示滑动条，其给予用户选择来通过滑动屏幕上的条或手动输入值来调整所述阈值。所述分类可包含使用机器学习算法对特征向量进行分类。

本发明还描述一种用于可变形表情检测的设备。所述设备包含处理器、与所述处理器进行电子通信的存储器以及存储在存储器中的指令。对于经预处理图像中的每一像素，组合第一定向梯度分量的正负号与第二定向梯度分量的正负号，以产生组合的正负号。将每一组合的正负号译码成经译码值。基于所述经译码值来检测输入图像中的表情。

本发明还描述一种用于可变形表情检测的设备。所述设备包含用于针对经预处理图像中的每一像素将第一定向梯度分量的正负号与第二定向梯度分量的正负号进行组合以产生组合的正负号的装置。所述设备还包含用于将每一组合的正负号译码成经译码值的装置。所述设备进一步包含用于基于所述经译码值来检测输入图像中的表情的装置。

本发明还描述一种用于可变形表情检测的计算机程序产品。所述计算机程序产品包含上面具有指令的非暂时性计算机可读媒体。所述指令包含用于致使电子装置针对经预处理图像中的每一像素，组合第一定向梯度分量的正负号与第二定向梯度分量的正负号以产生组合正负号的代码。所述指令还包含用于致使所述电子装置将每一组合正负号译码成经译码值的代码。所述指令进一步包含用于致使所述电子装置基于所述经译码值来检测输入图像中的表情的代码。

附图说明

图1是说明用于可变形表情检测的电子装置的框图；