[发明专利]一种基于视频图像序列的人脸表情识别方法有效
申请号: | 201410073222.6 | 申请日: | 2014-02-28 |
公开(公告)号: | CN103824059B | 公开(公告)日: | 2017-02-15 |
发明(设计)人: | 徐平平;谢怡芬;吴秀华 | 申请(专利权)人: | 东南大学 |
主分类号: | G06K9/00 | 分类号: | G06K9/00;G06K9/66 |
代理公司: | 南京瑞弘专利商标事务所(普通合伙)32249 | 代理人: | 杨晓玲 |
地址: | 214135 江苏*** | 国省代码: | 江苏;32 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于视频图像序列的人脸表情识别方法,涉及人脸识别领域,包括如下步骤(1)身份验证从视频中捕捉图像,获得该视频中的用户信息,然后通过与人脸训练样本的比对,进行身份验证,确定用户表情库;(2)表情识别对视频进行纹理特征提取,获得用户表情程度最大化时的关键帧,将关键帧图像与步骤(1)确定的用户表情库中的表情训练样本进行比对,达到表情识别的目的,最终输出表情识别的统计结果。本发明提供通过纹理特征分析视频中获取的关键帧,并建立用户表情库对用户表情进行表情识别,能有效抑制干扰、降低计算复杂度和提高识别率。 | ||
搜索关键词: | 一种 基于 视频 图像 序列 表情 识别 方法 | ||
【主权项】:
一种基于视频图像序列的人脸表情识别方法,其特征在于包括如下步骤:(1)身份验证:从视频中捕捉图像,获得该视频中的用户信息,然后通过与人脸训练样本的比对,进行身份验证,确定用户表情库;(2)表情识别:对视频进行纹理特征提取,获得用户表情程度最大化时的关键帧,将关键帧图像与步骤(1)确定的用户表情库中的表情训练样本进行比对,最终输出表情识别的统计结果;包括如下步骤:(21)视频关键帧提取:(211)采用逆差矩特征参数提取视频所反映的纹理特征,得到视频每帧的纹理特征参数值随着视频帧的变化曲线;(212)对步骤(211)所述变化曲线参数进行最大最小归一化处理;(213)对步骤(211)所述变化曲线进行曲线平滑拟合处理;(22)人脸区域的检测;(23)人脸区域的定位;(24)人脸表情特征的提取;(25)表情特征的分类识别;(26)表情识别结果输出。
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