[发明专利]表情程度预测模型获取方法及装置、存储介质与终端

说明书

本公开提供一种表情程度预测模型获取方法及装置、存储介质与终端。该方法包括：获取样本集合，所述人脸样本集合包括：第一样本与第二样本，所述第一样本为已知表情程度的人脸图像样本，所述第二样本为未知表情程度的人脸图像样本，然后，根据所述第一样本，获取表情程度与人脸运动编码单元系数之间的映射关系，从而，利用所述映射关系处理所述第二样本，得到所述样本集合中各人脸图像样本的表情程度，进而，根据所述样本集合中各人脸图像样本的表情程度，获取表情程度预测模型。因此，本公开的方法能够实现对细微表情程度的识别，并在一定程度上提高了识别准确率。

技术领域

本公开涉及计算机技术，尤其涉及一种表情程度预测模型获取方法及装置、存储介质与终端。

背景技术

随着互联网技术的发展，用户的表情程度作为一个评估用户满意程度的指标，得到广泛发展。

目前，针对表情程度的分析技术主要通过神经网络技术实现。具体的，通过人工按照预设的程度划分规则，对初始样本数据进行表情程度的划分之后，再对初始神经网络模型进行训练学习，得到表情程度预测模型。

但是，由于样本数据的表情程度是按照预设划分规则得到，这导致样本数据以及由此训练得到的表情程度预测模型的表情程度均是离散型数值，这导致了现有的表情程度预测模型无法实现对细微表情的程度分析，这限制了由此得到的表情程度的应用场景。

发明内容

本公开提供一种表情程度预测模型获取方法及装置、存储介质与终端，用以解决现有技术中无法实现细微表情程度识别的问题。

第一方面，本公开提供一种表情程度预测模型获取方法，包括：

获取样本集合，所述人脸样本集合包括：第一样本与第二样本，所述第一样本为已知表情程度的人脸图像样本，所述第二样本为未知表情程度的人脸图像样本；

根据所述第一样本，获取表情程度与人脸运动编码单元系数之间的映射关系；

利用所述映射关系处理所述第二样本，得到所述样本集合中各人脸图像样本的表情程度；

根据所述样本集合中各人脸图像样本的表情程度，获取表情程度预测模型。

第二方面，本公开提供一种表情程度预测模型获取装置，包括：

第一获取模块，用于获取样本集合，所述人脸样本集合包括：第一样本与第二样本，所述第一样本为已知表情程度的人脸图像样本，所述第二样本为未知表情程度的人脸图像样本；

第二获取模块，用于根据所述第一样本，获取表情程度与人脸运动编码单元系数之间的映射关系；

处理模块，用于利用所述映射关系处理所述第二样本，得到所述样本集合中各人脸图像样本的表情程度；

第三获取模块，用于根据所述样本集合中各人脸图像样本的表情程度，获取表情程度预测模型。

第三方面，本公开提供一种表情程度预测模型获取装置，包括：

存储器；

处理器；以及

计算机程序；

其中，所述计算机程序存储在所述存储器中，并被配置为由所述处理器执行以实现如第一方面所述的方法。

第四方面，本公开提供一种终端，包括：

表情程度预测模型获取装置，用于实现如第一方面所述的方法；

终端主体。

第五方面，本公开提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，

所述计算机程序被处理器执行以实现如第一方面所述的方法。