[发明专利]一种动态情绪识别方法

说明书

本发明属于图像处理识别技术领域，公开了一种动态情绪识别方法，解决了现有的情绪识别无法实现当前用户的情绪精准识别等问题。本发明首先获取包含人脸的动态图像，对动态图像进行场景识别；然后将当前动态图像拆分为多个均包含人脸的单帧图像，并经过预处理后得到多个初始图像；接着根据每个初始图像中人脸的关键点判断当前初始图像中人脸的情绪状态；接着得到每个初始图形中人脸对应的情绪信息；最后将任意连续3个以上初始图像的情绪信息结合，得到当前动态图像中人脸的连续情绪走向信息。本发明能够精准地进行情绪的识别，可以用于离散情绪识别及连续情感空间表达下的情绪识别等多种交互场景，提高了用户体验度，适于推广使用。

技术领域

本发明属于图像处理识别技术领域，具体涉及一种动态情绪识别方法。

背景技术

情感能力是人类智能的重要标志，情感计算机技术是和谐人机交互与人工智能领域中新的研究方向，也是数学、信息科学、智能科学、神经科学、以及生理、心理科学等多学科交叉的新结合点，是建立自然和谐、友好的智能人机环境的基础理论与技术之一，旨在通过赋予计算机系统识别、理解、表达和适应人的情感的能力，来建立和谐人机环境。

而情感计算机技术中，情绪识别是实现自然人机交互的主要任务之一，实现精准化情绪识别能够使计算机与用户交互的过程中自然地感知用户的情感，追踪其情感变化，进而更主观地与其进行思想上的交流及互动，或者推测用户内心的基本意愿等，因此，情绪识别在自然人机交互中具有十分重要的意义；现有的情绪识别一般基于对采集的人脸图像的识别，但是人类微表情丰富，仅靠识别单张人脸图像无法实现当前用户的情绪精准识别，因此现有技术中的情绪识别准确率低，进而导致后续无法实现智能友好的人机交互。

发明内容

为了解决现有技术存在的上述问题，本发明目的在于提供一种识别结果精准的动态情绪识别方法。

本发明所采用的技术方案为：

一种动态情绪识别方法，包括以下步骤：

S1.获取包含人脸的动态图像，对动态图像进行场景识别；

S2.将当前动态图像拆分为多个均包含人脸的单帧图像，然后对每个单帧图像进行预处理，得到多个初始图像；

S3.获取每个初始图像中人脸的关键点，然后根据每个初始图像中人脸的关键点判断当前初始图像中人脸的情绪状态；

S4.将每个初始图像中的关键点与对应的情绪状态的判断模型进行比对，得到每个初始图形中人脸对应的情绪信息；

S5.将任意连续3个以上初始图像的情绪信息结合，得到当前动态图像中人脸的连续情绪走向信息，即完成当前动态图像的情绪识别。

作为优选，所述的步骤S1中，场景识别时，每种场景对应至少一种情绪状态；每种情绪状态至少对应一种情绪信息。

作为优选，所述的步骤S2中，对每个单帧图像进行预处理时，步骤如下：

S201.识别当前单帧图像中的人脸区域，获取当前人脸区域的明部及暗部；

S202.计算当前明部与暗部的反差值，并根据反差值进行计算，得到多个曝光补偿值；

S203.计算当前人脸区域的综合亮度，然后调节曝光度使得当前单帧图像的综合亮度达到预设亮度值，并根据当前曝光度得到曝光基准值；

S204.根据每个曝光补偿值及曝光基准值分别对当前人脸区域进行曝光，得到多张过程图像；

S205.将多张过程图像进行HDR处理得到当前初始图像。

作为优选，所述的步骤S203中，反差值为当前人脸区域的明部与暗部的亮度值的差值的绝对值。