[发明专利]一种基于LDDMM曲线匹配的人脸情感识别方法

权利要求书

1.一种基于LDDMM曲线匹配的人脸情感识别方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1.构建识别样本集：为每个样本构建图像序列，所述图像序列包括了由中性表情变化到有特征表情的多帧图像；

S2.对图像序列中的每帧图像进行特征点的提取，然后将每帧图像提取的特征点根据其所在的脸部区域进行划分，将划分的各个脸部区域内的特征点连接起来，得到一条曲线；所述每帧图像的表情轮廓通过所有脸部区域的曲线进行表征；

S3.对于所有的图像序列中的中性表情轮廓，将其标记为N_i，i＝1,2,…,n，i表示图像序列的序号；以N₁作为参考，对其他所有的中性表情轮廓进行普氏变换，得到变换后的中性表情轮廓N_j′,j＝2,…,n；

S4.将N₁和N₂′、N₃′、…、N_n′进行求平均处理，得到识别样本集的平均中性表情轮廓M；

S5.对于所有的图像序列中的中性表情轮廓和有特征表情轮廓，以平均中性表情轮廓M进行普氏变换，完成预处理；

S6.对于每种类型表情的所有图像序列中的有特征表情轮廓进行求平均处理，得到该类型表情的平均有特征表情轮廓G；

S7.对于被识别样本的图像序列，通过步骤S2的方法得到表征其每帧图像的表情轮廓的曲线；然后将被识别样本的中性表情轮廓和有特征表情轮廓以平均中性表情轮廓M进行普氏变换，完成预处理；

S8.将被识别样本的中性表情轮廓的曲线分别与被识别样本的有特征表情轮廓的曲线进行LDDMM曲线匹配，得到一个微分同胚映射q表示表情轮廓的曲线号；

S9.将被识别样本的有特征表情轮廓的曲线分别与每种类型表情的平均有特征表情轮廓G的曲线进行LDDMM曲线匹配，得到一个微分同胚映射k表示表情的类别号；

S10.分别从中进行特征的提取；

S11.使用线性组合的方法对分别从中提取的特征进行融合；

S12.使用SVM分类器进行学习识别，输出被识别样本所属的表情类型，进而实现情感识别。

2.根据权利要求1所述的基于LDDMM曲线匹配的人脸情感识别方法，其特征在于：所述步骤S10提取的特征为测地线距离、轨迹长度、初始动量、雅各比行列式中的一种或多种。

3.根据权利要求1所述的基于LDDMM曲线匹配的人脸情感识别方法，其特征在于：所述中性表情轮廓、有特征表情轮廓分别提取自图像序列中的第一帧图像和最后一帧图像。

4.根据权利要求1所述的基于LDDMM曲线匹配的人脸情感识别方法，其特征在于：所述步骤S2中，提取得到特征点后，先进行归一化处理。