[发明专利]表情识别方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本公开提供了一种表情识别方法、装置、电子设备和存储介质，涉及人工智能领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于人脸识别等场景下。具体实现方案为：对脸部图像进行特征提取，以得到目标特征图，并根据目标特征图中多个第一维度的特征，进行特征融合以得到注意力图中对应的多个第二维度的特征；从多个第二维度的特征中确定高于第一设定阈值的目标特征，并从目标特征图中筛选出与目标特征对应的候选特征，以根据筛选出的各候选特征进行表情分类，得到脸部图像对应的表情类别。由此，仅从目标特征图中筛选重要程度较高的候选特征进行表情分类，不仅可以保证表情类别识别结果的准确性，还可以节省计算资源，提升识别效率。

技术领域

本公开涉及人工智能领域，具体为深度学习、计算机视觉技术领域，可应用于人脸识别等场景下，尤其涉及表情识别方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

对人脸图像进行人脸表情识别(Facial Expression Recognize)，得到目标对象的表情，可以使得机器感知到人类的情感变化，从而根据人类的情感变化进行相关动作。比如，当人脸表情识别应用于自动驾驶领域时，利用人脸表情识别技术，可以在驾驶员精神状态出现异常(比如疲倦、恍惚)时，及时采取声光等措施对驾驶员予以提醒，以减少危险情况的发生。

因此，如何实现对人脸图像进行表情识别是非常重要的。

发明内容

本公开提供了一种用于表情识别方法、装置、电子设备和存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种表情识别方法，包括：

获取脸部图像，并对所述脸部图像进行特征提取，以得到目标特征图；

根据所述目标特征图中多个第一维度的特征，进行特征融合以得到注意力图中对应的多个第二维度的特征；其中，所述注意力图中每个所述第二维度的特征用于指示所述目标特征图中对应的第一维度的特征的重要程度；

从多个所述第二维度的特征中确定高于第一设定阈值的目标特征，并从所述目标特征图中筛选出与所述目标特征对应的候选特征；

根据筛选出的各所述候选特征进行表情分类，得到所述脸部图像对应的表情类别。

根据本公开的另一方面，提供了一种表情识别装置，包括：

获取模块，用于获取脸部图像；

提取模块，用于对所述脸部图像进行特征提取，以得到目标特征图；

融合模块，用于根据所述目标特征图中多个第一维度的特征，进行特征融合以得到注意力图中对应的多个第二维度的特征；其中，所述注意力图中每个所述第二维度的特征用于指示所述目标特征图中对应的第一维度的特征的重要程度；

确定模块，用于从多个所述第二维度的特征中确定高于第一设定阈值的目标特征，并从所述目标特征图中筛选出与所述目标特征对应的候选特征；

分类模块，用于根据筛选出的各所述候选特征进行表情分类，得到所述脸部图像对应的表情类别。

根据本公开的又一方面，提供了一种电子设备，包括：

至少一个处理器；以及

与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，

所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开上述一方面提出的表情识别方法。

根据本公开的再一方面，提供了一种计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开上述一方面提出的表情识别方法。