[发明专利]一种基于二面体群的面部关键点对称性检测方法

说明书

技术领域

本发明涉及面部检测领域，尤其是涉及了一种基于二面体群的面部关键点对称性检测方法。

背景技术

面部关键点对称性检测是指检测人脸中具有特定特征的对称性区域，比如眼角、嘴角等。面部关键点对称性检测不仅对于人脸识别具有很大作用，而且可以为表情识别提供基础。对称应用中的群体理论的一种类型是常规多边形的对称性创建的二面体群，它在化学、几何和计算机科学中有很多应用。人们在进行各种活动时，都会通过面部表情表现出内心的情感。面部关键点的对称性检测和定位，可以帮助我们更好地快速描述表情。它可以应用于安全领域，在公共场合，如机场、地铁站等处的人脸识别和表情识别，通过监控设备等来自动地识别人脸及其表情，通过分析人的表情来进一步判断人物心理，从而判断犯罪嫌疑人甚至是恐怖分子，进而阻止其犯罪行为。它也可以帮助执法机构和情报机构更好地辨别可疑行为和欺骗行为，如表情测谎技术等。此外，它还可以应用于客户满意度调查和儿童兴趣点分析、人脸动画自动合成等领域。然而，传统的方法对于面部关键点对称性的检测不够准确，计算和测试环节较为复杂，效率也不高。

本发明提出了一种基于二面体群的面部关键点对称性检测方法，先用基于二面体群的旋转和反射操作，获得正方形的四个逆时针旋转和垂直、水平和两个对角线反射及它们的面部关键点检测的变换矩阵，具体检测算法为，先选择具有图像正确对称中心的区域，然后通过二面体群滤波器，找到当前图像的旋转和翻转版本，并使用这些原始和转换后图像版本对网络进行训练。本发明基于二面体群进行面部关键点检测，减少设计、计算和测试，提高了检测效率和准确性，可用于实时检测和分析。

发明内容

针对检测不够准确，计算和测试环节较为复杂等问题，本发明的目的在于提供一种基于二面体群的面部关键点对称性检测方法，先用基于二面体群的旋转和反射操作，获得正方形的四个逆时针旋转和垂直、水平和两个对角线反射及它们的面部关键点检测的变换矩阵，具体检测算法为，先选择具有图像正确对称中心的区域，然后通过二面体群滤波器，找到当前图像的旋转和翻转版本，并使用这些原始和转换后图像版本对网络进行训练。

为解决上述问题，本发明提供一种基于二面体群的面部关键点对称性检测方法，其主要内容包括：

(一)人脸对称；

(二)二面体群；

(三)检测算法。

其中，所述的人脸对称，面部的特征是由头骨形状决定的，许多面部关键点在情绪分析中是非常重要的；可用眉毛(3个点)、眼睛(4个点)、唇侧(3个点)、嘴唇中部(4个点)的特征对(包括面部左侧和右侧，总共有24个点，每一侧有10个点)进行对称性分析；面部对称性是通过改变面部的不对称性来测量的，而对称包含旋转和反射，两者都可能出现在面部特征中。

进一步地，所述的不对称面部表情，不对称面部表情可以分为运动不对称和面部结构不对称两种；这两种方法都可以用于寻找面部的不对称性；运动通常是发现面部表情不对称的主要来源，可以通过在一定时间内确定像素值的变化来测量；面部表情的结构不对称对于面部表情状态的解释具有重要意义。

其中，所述的二面体群，二面体群有两种主要的操作：旋转和反射；具有n面的正多边形是二面体群，可用D_n表示，并具有2n个元素：

{e,r,r²,…,r^n-1,s,sr,sr²,…,sr^n-1} (1)

其中，e是D_n中的单位元素；

D_n＝{s_jr^k:0≤k≤n-1,0≤j≤1} (2)

可用上式表示D_n。

进一步地，所述的二面体群的属性，它们具有的属性如下：

rⁿ＝1,sr^ks＝r^-k,(sr^k)²＝e，对于所有0≤k≤n-1 (3)

D_n的两个元素的组成由下式给出：