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[发明专利]一种基于深度学习的口罩遮挡人脸表情识别方法和系统-CN202310045293.4在审
发明人：齐晨成;赵明康;刘珺 -专利权人：河北工业大学
申请日： 2023-01-30 - 公布日： 2023-05-16 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及人脸表情识别领域，尤其涉及一种基于深度学习的口罩遮挡人脸表情识别方法和系统。该识别方法包括如下步骤：获取人脸图像，并对所述人脸图像建立口罩遮挡；构建口罩遮挡人脸表情数据集；对所述口罩遮挡人脸表情数据集进行修复；构建口罩遮挡人脸表情识别模型；采集待识别人脸图像，通过所述口罩遮挡人脸表情识别模型对所述待识别人脸图像进行识别，并获取识别结果。该识别方法用以对秋冬季群众为了预防疾病佩戴口罩时的人脸表情识别，能够增加关键特征点，同时能够去除噪声混叠，提升人脸表情识别模型的性能和识别率，提升通用性并提供便利性。
一种基于深度学习口罩遮挡表情识别方法系统

[发明专利]一种交互方法及装置-CN201811641999.2在审
发明人：王俨 -专利权人：香港乐蜜有限公司
申请日： 2018-12-29 - 公布日： 2020-07-03 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种交互方法，该方法包括在接收到模式开启指令后，采集针对用户的待识别图像；对所述待识别图像进行表情识别，确定所述用户的表情类型；判断所述表情类型是否为预设表情类型，若是，则执行所述预设表情类型对应的操作；其中，所述预设表情类型包括一种或多种，每种预设表情类型分别对应不同的操作；返回所述采集针对用户的待识别图像的步骤。这样，可以从采集到的待识别图像中识别用户的表情，然后，判断表情类型是否为预设表情类型，若是，则执行预设表情类型对应的操作，也就是说，可以通过获取用户的表情类型与用户进行交互，而不需要通过用户对屏幕的手动操作与用户进行交互
一种交互方法装置

[发明专利]学生表情识别方法及教学状态评估方法及相关设备-CN202210895264.2在审
发明人：梁美玉;于婉莹;杜军平;王旭 -专利权人：北京邮电大学
申请日： 2022-07-26 - 公布日： 2022-12-09 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本申请提供一种学生表情识别方法及教学状态评估方法及相关设备。通过预先训练的学生表情识别模型提取课堂教学视频中人脸图像上多个视角的表情特征；然后计算提取的多个视角的表情特征对应的权重，再融合计算得到的权重和对应的表情特征，得到全局表情特征；最后，根据全局表情特征得到学生表情分类结果此外，在学生表情识别方法的基础上，通过融合课堂性质、学生表情识别结果和学生行为识别结果综合进行课堂教学状态评估值的计算。最后根据综合评估值判定学生课堂听课状态。本申请能够充分提取学生表情特征，提高姿势偏移场景下学生表情识别能力，还能够客观准确地对课堂教学视频中的教学状态进行评估。
学生表情识别方法教学状态评估相关设备

[发明专利]一种微表情识别在视频审核中的风险预警方法-CN202110527244.5有效
发明人：顾全林;杨赛;曹攀;戴秀佳 -专利权人：无锡锡商银行股份有限公司
申请日： 2021-05-14 - 公布日： 2022-04-08 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及微表情分析金融风控技术领域，具体公开了一种微表情识别在视频审核中的风险预警方法，包括：获取贷款申请人的面审视频，并从所述面审视频中提取出多帧目标人脸图像；对所述目标人脸图像进行处理，得到标准化的目标人脸图像；将所述标准化的目标人脸图像输入到微表情检测模型中，得到微表情片段；将所述微表情片段输入到微表情识别模型中，得到微表情识别结果；根据所述微表情识别结果，输出贷款风险预警信息。本发明提供的微表情识别在视频审核中的风险预警方法，通过将微表情检测和微表情识别串联，无监督获取贷款面审视频中是否出现微表情以及产生的欺诈风险。
一种表情识别视频审核中的风险预警方法

[发明专利]一种基于图卷积神经网络的人脸表情识别方法-CN201910091261.1有效
发明人：柴利;吴晨晖;杨君;盛玉霞 -专利权人：武汉科技大学
申请日： 2019-01-30 - 公布日： 2022-11-18 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种基于图卷积神经网络的人脸表情识别方法。其技术方案是：首先，获取人脸表情图像集合Image和人脸表情标记集合Label；然后，根据人脸表情图像集合Image得到人脸表情无向图集合Graph；再根据人脸表情无向图集合Graph和人脸表情标记集合Label，建立人脸表情识别分类器；最后，输入一张待识别的人脸表情图像，进行灰度化，提取人脸部分图像，再将人脸部分图像的大小归一化到m×m，得到归一化后的人脸图像，将归一化后的人脸图像转换成无向图，将无向图输入至人脸表情识别的分类器，得到人脸表情的识别结果。本发明具有能提取较为广泛的图像特征的特点，人脸表情识别率高。
一种基于图卷神经网络表情识别方法

[发明专利]一种基于人脸关键点区域传统特征和人脸全局深度特征融合的表情识别方法-CN201710937045.5有效
发明人：胡浩基;蔡成飞 -专利权人：浙江大学
申请日： 2017-10-10 - 公布日： 2020-10-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于人脸关键点区域传统特征和人脸全局深度特征融合的表情识别方法，使用传统的局部二值模式特征、局部方向数特征等与深度神经网络特征分别训练人脸表情分类器，然后利用这些分类器投票，进行人脸表情识别该表情识别方法使用了近年来流行的深度学习方法，收集大量人脸表情数据解决训练神经网络困难的问题，使用了一个简单卷积神经网络提取深度特征，并创新地与人脸关键点区域的传统生物特征进行融合，进行人脸表情的识别。本发明主要有人脸表情数据预处理、人脸区域检测、人脸表情特征提取、人脸表情分类器训练等步骤。使用该表情识别方法得到的识别率，相比只使用传统特征表情识别方法的识别率提升1％‑2％。
一种基于关键区域传统特征全局深度融合表情识别方法

[发明专利]可识别面部表情的电脑系统-CN201110205035.5有效
发明人：富路;谢灿豪 -专利权人：爱国者电子科技（天津）有限公司
申请日： 2011-07-21 - 公布日： 2013-01-23 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明涉及一种可识别面部表情的电脑系统，其包括：图像采集装置、与图像采集装置进行信息交互的表情识别模块、与表情识别模块进行信息交互的网络互动模块；所述的网络互动模块可管理代表不同面部表情的表情图释；所述的图像采集装置将图像信息转换成电信号发送给表情识别模块，表情识别模块根据图像信息识别出待测表情，网络互动模块根据该待测表情查找到对应的表情图释并将其显示。用户通过本发明的技术方案，能够快速、便捷的发出网络互动工具中的表情图释，特别地对于一些电脑娱乐爱好者，娱乐性更强。
识别面部表情电脑系统

[发明专利]一种基于驾驶员心情识别的汽车氛围灯自动调节系统-CN201910886243.2在审
发明人：郑家才;郝义国;王俊杰 -专利权人：武汉格罗夫氢能汽车有限公司
申请日： 2019-09-19 - 公布日： 2020-01-24 - 主分类号： B60Q3/80 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于驾驶员心情识别的汽车氛围灯自动调节系统，包括摄像头、面部表情识别模块、灯光控制器和氛围灯；摄像头和面部表情识别模块电性连接；面部表情识别模块和灯光控制器电性连接；灯光控制器和氛围灯电性连接；摄像头实时采集汽车驾驶员的面部表情图像，并将面部表情图像实时传输给面部表情识别模块；面部表情识别模块对当前的面部表情图像进行识别以判断驾驶员的当前面部表情类别，并将当前面部表情类别发送至灯光控制器；灯光控制器根据当前面部表情类别控制氛围灯点亮对应的颜色，若氛围灯已处于点亮状态，则灯光控制器控制氛围灯切换成与当前面部表情类别对应的颜色。
面部表情灯光控制器氛围灯面部表情识别摄像头电性连接图像实时传输自动调节系统图像点亮状态类别发送类别控制实时采集心情识别点亮汽车

[发明专利]一种基于Intral-Class Gap GAN的面部表情识别方法-CN202010905875.1在审
发明人：刘韵婷;陈亮;吴攀 -专利权人：沈阳理工大学
申请日： 2020-09-01 - 公布日： 2021-01-05 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种基于Intral‑Class Gap GAN的面部表情识别方法，所述的识别模型构建，包括以下几个步骤：（1）、采集人脸不同来源及不同表情的实时图像；（2）、将该图像输入至Intral‑Class GapGAN神经网络模型进行识别；（3）、输出识别结果；本发明提供的基于生成对抗的面部表情识别方法，通过与传统人工提取表情特征的方法相比，实现了自动对人脸表情特征的提取，相比于稍微早期的神经网络面部表情识别，本发明实现了识别率的提高，从而精确的进行表情识别。
一种基于 intral class gap gan 面部表情识别方法

[发明专利]微表情识别方法、装置及存储介质-CN201710668442.7在审
发明人：袁晖 -专利权人：深圳市科迈爱康科技有限公司
申请日： 2017-08-07 - 公布日： 2017-12-15 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种微表情识别方法、装置及存储介质，所述方法包括对待识别视频进行图像识别，获得所述待识别视频中的人脸部分，并按照预设区域对所述人脸部分进行划分；从所述待识别视频中提取各预设区域的表情特征信息；将所述表情特征信息与预设微表情模型进行对比，并根据对比结果确定所述待识别视频中的微表情。由于本发明采用的待识别视频是在自然状态下获取的，并且提取了人脸各预设区域的表情特征信息，对微表情的识别更加准确，能够较好地体现微表情的真实状况。
表情识别方法装置存储介质

[发明专利]一种基于增量技术和注意力机制的公平人脸表情识别方法-CN202211394678.3有效
发明人：古天龙;李映辉;罗义琴;李龙;冯旋;李晶晶 -专利权人：暨南大学
申请日： 2022-11-09 - 公布日： 2023-04-07 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于增量技术和注意力机制的公平人脸表情识别方法，包括：构建并训练表情平衡模型，所述表情平衡模型包括：骨干模块、注意力特征融合模块和表情平衡微调模块；将人脸表情图像输入所述骨干模块，提取所述人脸表情图像的表情特征；将所述表情特征输入所述注意力特征融合模块，获取不同表情类别；将所述不同表情类别输入所述表情平衡微调模块，对所述不同表情类别进行调节，输出公平人脸表情识别结果。本发明采用增量技术和注意力机制结合的方式处理表情图像，能够提取代表性不足的表情类别中更细微的特征，从而缓解人脸表情识别中的表情类别偏差，达到公平人脸表情识别的目的。
一种基于增量技术注意力机制公平表情识别方法

[发明专利]一种表情识别方法、装置和推荐方法、装置-CN201811554862.3在审
发明人：王杉杉;王恒;黄轩;王孝宇 -专利权人：深圳云天励飞技术有限公司
申请日： 2018-12-18 - 公布日： 2019-05-31 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明实施例提供一种表情识别方法、装置和推荐方法、装置，在预设时间周期内获取多张同一对象的人脸图像；根据预设的表情识别模型，对在预设时间周期内获取的所述多张同一对象的人脸图像进行表情识别，并获取识别结果，其中，所述表情识别模型是利用卷积神经网络模型预先通过训练图像进行训练获得，所述训练图像经过质量提升预处理得到；根据所述识别结果确定所述对象在预设时间周期内的表情。本发明通过特定的表情识别模型识别某个预设时间周期内的多张同一对象的人脸图像对应的表情来确定所述对象在所述预设时间周期内的表情，从而提高了表情识别的准确率。
表情识别预设时间周期人脸图像同一对象训练图像表情卷积神经网络预处理结果确定模型识别质量提升准确率预设

[发明专利]多尺度特征提取与注意力机制融合的表情识别方法-CN202211457045.2有效
发明人：陈千千;贺广均;梁颖;符晗;冯鹏铭 -专利权人：航天恒星科技有限公司
申请日： 2022-11-16 - 公布日： 2023-09-19 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种多尺度特征提取与注意力机制融合的表情识别方法，包括：构建复杂的面部图像数据集，对所述面部图像数据集进行处理；建立表情识别网络模型，对所述面部图像数据集多尺度提取面部图像的整体表情特征，并利用注意力机制加强有效的局部表情特征，将所述整体表情特征和所述局部表情特征进行融合；利用所述面部图像数据集对所述表情识别网络模型进行训练和优化；利用训练好的表情识别网络模型识别输入的面部图像，预测对应的表情类别。该方法可以有效改善不可控的真实复杂环境下的面部表情识别效果。
尺度特征提取注意力机制融合表情识别方法

[发明专利]基于多层次图卷积网络的微表情识别方法及装置-CN202310367105.X在审
发明人：陈妍;吴乐晨;陈晓红;周国庆;张小威 -专利权人：湖南工商大学
申请日： 2023-04-07 - 公布日： 2023-06-23 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开一种基于多层次图卷积网络的微表情识别方法及装置，该方法步骤包括：S01.获取不同类别的微表情数据构成微表情数据集并进行数据预处理；S02.从预处理后的微表情数据集中提取各微表情数据的光流特征和人脸关键点特征，得到微表情特征数据；S03.将提取的微表情特征数据输入至基于多层次图卷积网络的微表情识别模型中进行训练，得到训练后的微表情识别模型，基于多层次图卷积网络的微表情识别模型包括时空卷积模块、自注意力模块和双重图卷积模块；S04.将待识别的微表情视频数据进行预处理后输入至训练后的微表情识别模型中，得到识别结果。本发明具有实现方法简单、计算量小、识别精度以及效率高等优点。
基于多层次图卷网络表情识别方法装置

[发明专利]一种基于损失函数集成和粗细分级卷积神经网络的表情识别方法-CN202111049291.X有效
发明人：李云飞;程吉祥;李志丹;刘家伟 -专利权人：西南石油大学
申请日： 2021-09-08 - 公布日： 2023-09-22 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于损失函数集成和粗细分级卷积神经网络的表情识别方法，包括：针对卷积神经网络提取的表情特征存在类间距离过小、类内距离过大进而影响分类识别准确率的问题,从损失函数角度提出改进，引入其它四种损失函数来替代常用的Softmax损失函数，以扩大表情特征的类间距离，缩小类内距离；针对表情识别中存在的某几类表情分类混淆的问题,提出了一种基于粗细分级的卷积神经网络表情识别方法；为将表情识别任务功能统一,设计和开发了基于卷积神经网络的表情识别系统本发明能提升不同损失函数的表情识别准确率，提升集成网络的识别准确率，提升易混淆类别表情的识别准确率。
一种基于损失函数集成粗细分级卷积神经网络表情识别方法