[发明专利]表情识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质

说明书

本申请涉及图像识别领域，提供了一种表情识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。所述方法包括：获取多个表征人脸表情的人脸图像；识别每个所述人脸图像的眼部区域和嘴部区域，得到对应人脸图像的眼部区域图和嘴部区域图；对每个所述人脸图像进行全局特征提取，得到对应的全局特征向量；对每个所述人脸图像对应的所述眼部区域图和所述嘴部区域图分别进行部分特征提取，得到对应的眼部特征向量和嘴部特征向量；基于所述全局特征向量、所述眼部特征向量以及所述嘴部特征向量对所述人脸图像进行表情识别，得到对应所述人脸图像的表情类别。采用本方法能够在实时识别中提供较高的识别率，同时能有效的降低计算机的计算量。

技术领域

本申请涉及图像处理领域，特别是涉及一种表情识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

背景技术

表情识别就是识别出当前人脸的面部表情，这些不同的面部表情表达了用户不同的情绪状态以及当前的生理心理反应，它是人类身体语言的一部分，也是向外界传递当前个体状态的一种方式。

现有的人脸表情识别方法主要包括基于几何特征的方法。基于几何特征的方法主要是对用户不同面部五官的几何位置和形状进行编码，以此得到表征用户人脸表情的特征，从而根据编码后的人脸表情特征进行人脸表情识别。然而该方法在复杂的光线和多变的面部运动下识别率较低。

发明内容

基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种能够在识别率不降低的情况下，降低计算量并保障实时识别的表情识别方法、装置、计算机设备和计算机可读存储介质。

本申请实施例提供了一种表情像识别方法，所述方法包括：

获取多个表征人脸表情的人脸图像；

识别每个所述人脸图像的眼部区域和嘴部区域，得到对应人脸图像的眼部区域图和嘴部区域图；

对每个所述人脸图像进行全局特征提取，得到对应的全局特征向量；

对每个所述人脸图像对应的所述眼部区域图和所述嘴部区域图分别进行部分特征提取，得到对应的眼部特征向量和嘴部特征向量；

基于所述全局特征向量、所述眼部特征向量以及所述嘴部特征向量对所述人脸图像进行表情识别，得到对应所述人脸图像的表情类别。

在一个实施例中，所述获取多个表征人脸表情的人脸图像包括：

获取摄像组件拍摄的实时人脸表情图像；

将所述实时人脸表情图像和历史人脸表情图像合并，形成人脸表情图像集；所述人脸表情图像集包括多个表征人脸表情并包含图像背景的初始人脸图像；

通过人脸特征点法识别所述初始人脸图像中的人脸，得到所述人脸表情图像集对应的多个人脸图像。

在一个实施例中，所述对每个所述人脸图像对应的所述眼部区域图和所述嘴部区域图分别进行部分特征提取，得到对应的眼部特征向量和嘴部特征向量包括：

将每个所述人脸图像对应的所述眼部区域图和所述嘴部区域图转化为灰度图，得到对应的眼部区域灰度图和嘴部区域灰度图；

对所述眼部区域灰度图和所述嘴部区域灰度图，通过预设窗口按照预设滑动距离进行特征提取，得到对应的多个眼部特征图和多个嘴部特征图；

通过掩膜对每个所述眼部特征图和对应的所述嘴部特征图分别进行卷积处理，得到卷积后的多个眼部掩膜特征图和多个嘴部掩膜特征图；

基于多个所述眼部特征图和多个所述眼部掩膜特征图，生成对应所述人脸图像的眼部特征向量；

基于多个所述嘴部特征图和多个所述嘴部掩膜特征图，生成对应所述人脸图像的嘴部特征向量。