[发明专利]微表情识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质

说明书

本发明公开了一种微表情识别方法，包括：获取待识别人的情绪基因检测结果，并根据所述检测结果获取对应的情绪基因阈值；获取所述待识别人的人脸图像的人脸特征值，并计算所述人脸特征值的情绪分值；根据所述情绪基因阈值以及所述情绪分值的确定用户的情绪。本发明还公开了一种微表情识别装置、计算机可读存储介质及系统。本发明通过检测用户的情绪基因，对应调整情绪基因阈值，实现了提高人脸微表情识别精准度的有益效果。

技术领域

本发明涉及面部识别领域，尤其涉及一种微表情识别方法、装置、系统及计算机可读存储介质。

背景技术

人类情绪以及表情的具体表现与基因有关。具备相同基因特征的人在同样的情绪下可能产生十分相似的表情。以色列研究人员证实，同一家族的人，喜怒哀乐的表情都有相似之处，甚至相当一部分人的表情具有家族特征，例如生气时咬嘴唇，思考时吐舌头等。此外，已经发现某些具体的基因序列对人类情绪表现有较大相关性。例如5-HTTLPR区域DNA序列，它主要可以分为两种：较短的“s”型和较长的“l”型。过去一些研究发现，带有“s”型等位基因的人(也就是基因型为“ss”或“sl”的个体)有更敏感的情绪反应，他们也更易受到环境和个人经历的影响。ADRA2B基因，部分人群的基因上会出现三个谷氨酸的缺失变异，变异携带者对于负面情绪更加敏感。CMOT基因型为“mm”、“vv”、“mv”的人群对于恐惧、焦虑等情绪的感受各有不同。目前关于表情识别的研究多集中于基于标准的数据库研究相应的识别算法，而真实环境采集到的图像或视频不可避免会受环境及受试者个人特质影响，而且情感触发因素微妙多样、形态各异，因此，在识别人脸表情时，还需考虑到对应的基因特征。

上述内容仅用于辅助理解本发明的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种微表情识别方法，旨在解决由于情绪基因造成的表情识别技术问题。

为实现上述目的，本发明提供一种微表情识别方法，包括以下内容：

获取待识别人的情绪基因检测结果，并根据所述检测结果获取对应的情绪基因阈值；

获取所述待识别人的人脸图像的人脸特征值，并计算所述人脸特征值的情绪分值；

根据所述情绪基因阈值以及所述情绪分值的确定用户的情绪。

优选地，所述获取待识别人的情绪基因检测结果的步骤之前，还包括：

获取所述待识别人的人脸图像，并根据所述人脸图像获取对应所述待识别人的情绪基因检测结果。

优选地，所述根据所述人脸图像获取对应所述待识别人的情绪基因检测结果的步骤之前，还包括：

监测所述待识别人的情绪基因情况，并提交所述情绪基因检测结果。

优选地，所述获取所述待识别人的人脸图像的人脸特征值，并计算所述人脸特征值的情绪分值的步骤，还包括：

获取所述待识别人脸图像中各个特征区域的人脸特征值；

获取各所述特征区域的权重参数；

根据所述权重参数以及区域特征值计算所述情绪分值。

优选地，所述获取各所述特征区域的权重参数的步骤之前，还包括：

根据已确认的所述人脸图像的情绪基因，获取所述情绪基因的权重参数调整值；

以所述权重参数调整值调整所述权重参数。

优选地，所述获取所述待识别人脸图像中各个特征区域的人脸特征值的步骤，还包括：

判断所述人脸特征值对应的各特征区域是否具备预设家族特征表情；