[发明专利]一种表情信息采集装置和表情识别方法及系统

权利要求书

1.一种表情信息采集装置，其特征在于，包括：

面膜基底，用于贴合于人的面部，所述面膜基底为柔性材质；以及

多个压电薄膜传感器，多个所述压电传感器设置于所述面膜基底上，用于检测人脸的表情动作。

2.根据权利要求1所述的信息采集装置，其特征在于，

所述面膜基底为多个，每个面膜基底具有不同的尺寸和/或形状，不同面膜基底用于匹配不同的使用者面部形态。

3.根据权利要求1所述的表情信息采集装置，其特征在于，所述表情信息采集装置还包括：

控制模块，用于接收所述多个压电薄膜传感器输出的信号，将信号进行预处理后生成表情数据，并将表情数据发送到表情识别装置。

4.根据权利要求3所述的表情信息采集装置，其特征在于，所述控制模块包括：

信号放大单元，用于对接收所述多个压电薄膜传感器输出的信号，并进行信号放大；

中央处理单元，用于对信号放大单元输出的放大后的信号进行预处理，生成表情数据，以及控制所述信号放大单元、无线通信单元和供电模块的运作；

无线通信单元，用于与表情识别装置进行通信，将所述表情数据发送到所述表情识别装置；

供电模块，用于给所述信号放大单元、所述信号处理单元、以及无线通信单元提供电能；以及

控制盒，用于容纳所述信号放大单元、所述信号处理单元、所述无线通信单元和所述供电模块。

5.根据权利要求3所述的表情信息采集装置，其特征在于，所述表情信息采集装置还包括：

支撑部，所述支撑部连接所述面膜基底和所述控制模块，用于佩戴在使用者头部形成支撑，从而使所述面膜基底和所述控制模块穿戴于使用者头部。

6.一种表情识别方法，其特征在于，包括：

获取预设面部节点集合中的所有节点的节点数据，所述节点数据包括节点的空间位置和节点表情数据的时间序列；以及

根据所述节点数据，使用经过预训练的图卷积神经网络表情识别模型进行面部表情识别；

其中，所述节点表情数据为使用权利要求1-5中任意一项所述的表情信息采集装置所采集的数据，所述多个压电薄膜传感器的设置位置与所述预设面部节点集合中的节点位置相对应。

7.根据权利要求6所述的表情识别方法，其特征在于，所述根据所述节点数据，使用经过预训练的图卷积神经网络表情识别模型进行面部表情识别，包括：

根据所述节点数据，计算所述节点集合中所有节点的连接边集合和每条连接边的边数据，所述边数据表征节点表情数据相对于参考值发生变动的节点位置和节点表情数据的变化；

根据所述节点数据和所述连接边的边数据，构建表情数据的图结构；以及

将所述表情数据的图结构输入经过预训练的图卷积神经网络表情识别模型，得到模型输出的表情识别分类结果。