[发明专利]一种柔性电子的多通道融合轻微负性表情检测方法及装置

说明书

本发明涉及一种基于柔性电子的多通道融合轻微负性表情检测方法及装置，其方法包括：步骤S1：采集表情数据，并对其进行分类编码；步骤S2：对表情数据进行特征提取，得到训练数据；步骤S3：将训练数据，输入轻微负性表情分类模型进行训练，得到训练好的轻微负性表情分类模型；步骤S4：对表情数据进行连续采集，并输入训练好的轻微负性表情分类模型，得到初始轻微负性表情分类结果，并对初始轻微负性表情分类结果进行平滑处理后，得到轻微负性表情分类结果。本发明提出的方法，通过检测面部的肌电信号来进行轻微负性表情及强度的识别，提高了光线、姿态等受限条件下的轻微负性表情识别的准确率和速度，通过识别结果可做出用户情感自适应的设计。

技术领域

本发明涉及表情识别技术领域，具体涉及一种基于柔性电子的多通道融合轻微负性表情检测方法及装置。

背景技术

表情效价是描述一个人对事物的吸引与排斥程度，分为正性与负性的情绪，在心理学上将紧张、焦虑、愤怒、沮丧、悲伤、痛苦等情绪统称为负性情绪。当负性情绪发生的时候会产生消极的状态，甚至会对生活与工作产生抑制作用的影响，因此利用科学技术对该类情绪的探讨与识别有着重大意义。

在1971年，Ekman等人研究了人类的6种基本表情(高兴、悲伤、惊讶、厌恶、恐惧、愤怒)并细致的描述了每一种表情对应的面部肌肉是如何变化的(Facial action codingsystem，简称FACS)，同时定义了面部动作单元(Action Unit，简称AU)，随后有关人脸面部表情的研究大部分基于面部动作单元展开。动作单元是基于解剖学，将面部肌肉划分为互不干扰的肌肉群，每一个动作单元控制着一块肌肉群，当对应的肌肉发生形变的时候代表着该动作单元出现。并且对动作单元的强度进行5级定义，由弱到强分别是A到E，因此多个不同强度的动作单元可以组成表示各种不同的表情。

在虚拟现实领域中，人机交互的实现通常以头盔等穿戴式设备作为媒介，使用者的情感监督是提升沉浸感的重要方式之一，但由于头盔的限制，仅能采集到脸部上部分的表情信息，在专利《一种可穿戴增强现实远程视频系统及视频通话方法》中，提出增强现实智能眼镜系统，在装备中设置了光纤扫描投射器、双目红外手势识别摄像头、眼动仪、双目前视广角摄像头等设备对面部信息进行扫描获取。在专利《一种基于面目表情识别的智能VR眼镜》中设置传感设备对肌电信号进行采集，该发明中表示选择了较小的电极提高了选择灵活性，但带来了较大的皮肤接触电阻。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供一种基于柔性电子的多通道融合轻微负性表情检测方法及装置。

本发明技术解决方案为：一种基于柔性电子的多通道融合轻微负性表情检测方法，包括：

步骤S1：采集表情数据，并对其进行分类编码；

步骤S2：对所述表情数据进行特征提取，得到训练数据；

步骤S3：将所述训练数据，输入轻微负性表情分类模型进行训练，得到训练好的轻微负性表情分类模型；

步骤S4：对表情数据进行连续采集，并输入所述训练好的轻微负性表情分类模型，得到初始轻微负性表情分类结果，并对所述初始轻微负性表情分类结果进行平滑处理后，得到轻微负性表情分类结果。

本发明与现有技术相比，具有以下优点：

1、本发明提出以眉目肌电信号为主的情感识别方法，通过检测面部的肌电信号来进行轻微负性表情及强度的识别，提高了光线、姿态等受限条件下的轻微负性表情识别的准确率和速度，通过识别结果可做出用户情感自适应的设计以提升沉浸感与交互性。

2、本发明采用一种入侵感极低的柔性电子装置进行采集，用户不会因为传感设备而影响面部表情发生变化，提升用户的沉浸感，且不会增加设备的成本。

附图说明

图1为本发明实施例中一种基于柔性电子的多通道融合轻微负性表情检测方法的流程图；