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[发明专利]一种基于表情迁移的人脸表情识别方法-CN202211218302.7在审
发明人：任亚洲;吴振谦;蒲晓蓉 -专利权人：电子科技大学
申请日： 2022-09-30 - 公布日： 2023-01-03 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于表情迁移的人脸表情识别方法，属于深度学习与图像处理技术领域。本发明通过提取出高纯度的表情相关特征，进而提高表情识别任务的精度。本发明方法为：利用已有成熟网络提取表情图像的全局特征向量，并使用分解器将全局特征向量分解为特征向量A和特征向量B；进行表情迁移训练，使特征向量A演变为表情相关特征，而特征向量B演变为表情无关特征；利用表情相关特征进行表情识别，输出表情类别。本发明借助表情迁移的辅助任务，将原始的含有干扰信息的表情特征向量分解为表情相关特征向量与表情无关特征向量，表情相关特征向量是高质量的，更利于表情识别任务。
一种基于表情迁移识别方法

[发明专利]表情辨识训练系统及表情辨识训练方法-CN201811465767.6在审
发明人：吴炳飞;林俊贤;钟孟良 -专利权人：财团法人交大思源基金会
申请日： 2018-12-03 - 公布日： 2019-08-16 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：一种表情辨识训练系统及方法。该系统包含训练模块、特征数据库、撷取模块、辨识模块及调整模块。训练模块根据已知脸部影像训练表情特征撷取模型。特征数据库储存已知脸部影像的已知表情特征。撷取模块连续撷取第一脸部影像，表情特征撷取模型根据第一脸部影像输出表情特征。辨识模块比对表情特征与已知表情特征，并据此将表情特征对应到已知表情特征。调整模块调整表情特征撷取模型，以缩小表情特征与对应表情特征征的已知表情特征之间的差值。本揭示的技术在每一次对未标记的脸部影像进行表情特征辨识时，会相应地调整表情特征撷取模型的参数，以使得表情特征撷取模型持续被训练，据此，即可提升表情特征辨识能力，而达到适应性、个人化的目的。
表情特征脸部影像撷取辨识特征数据库辨识模块调整模块训练模块训练系统撷取模块表情个人化比对储存输出

[发明专利]合成脸部表情图像的方法和装置-CN201611248661.1在审
发明人：钱德恒;郭天楚;金暎星;张辉;徐静涛;兪炳仁;韩在濬;崔昌圭 -专利权人：北京三星通信技术研究有限公司;三星电子株式会社
申请日： 2016-12-29 - 公布日： 2018-07-06 - 主分类号： G06T7/33 文献下载
摘要：本发明公开了合成脸部表情图像的方法和装置。该方法包括：获取至少两个参考脸部表情图像的表情特征；对至少两个参考脸部表情图像的表情特征插值，得到新的表情特征；根据新的表情特征调整目标脸部表情图像，形成新的脸部表情图像。本技术方案对不同表情特征插值得到新表情特征，而不是直接放大或缩小已有表情特征，根据新表情特征得到新脸部表情图像，本技术方案合成的脸部表情图像效果比较自然，该脸部表情图像更接近真实表情图像。
脸部表情表情特征图像方法和装置合成表情图像调整目标图像效果参考放大

[发明专利]一种在表情图中添加文案的方法、装置及电子设备-CN201911012691.6在审
发明人：史培培 -专利权人：北京奇艺世纪科技有限公司
申请日： 2019-10-23 - 公布日： 2020-02-21 - 主分类号： G06T11/60 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种在表情图中添加文案的方法、装置及电子设备。该方法中，获得待添加文案的初始表情图；对初始表情图进行表情特征提取，得到目标表情特征；从预设的参考表情特征库中，确定与目标表情特征匹配的参考表情特征；其中，参考表情特征库包含多个参考表情特征，每一参考表情特征为对一表情图进行表情特征提取所得的特征，且对应有与该表情图中的表情相匹配的文案；将所确定的参考特征对应的文案，添加至初始表情图中。本发明可以快速有效地实现在表情图中添加文案，从而满足用户对表情图逐渐增多的应用需求。
一种表情图添加文案方法装置电子设备

[发明专利]表情编辑模型的训练方法和装置及表情编辑方法和装置-CN202110836624.7在审
发明人：黄星;郭益林;宋丛礼;张知行;郑文;万鹏飞 -专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
申请日： 2021-07-23 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开关于一种表情编辑模型的训练方法和装置及表情编辑方法和装置。所述表情编辑模型包括表情特征提取网络、面容特征提取网络和图像合成网络，所述训练方法包括：将表情样本图像分别输入至面容特征提取网络和表情特征提取网络；利用表情特征提取网络，提取表情样本图像的表情特征；利用面容特征提取网络，提取表情样本图像的面容特征；将面容特征和表情特征输入至图像合成网络，得到表情编辑图像；根据所述表情样本图像与所述表情编辑图像，调整面容特征提取网络、表情特征提取网络和图像合成网络的参数，以对所述表情编辑模型进行训练
表情编辑模型训练方法装置

[发明专利]人脸微表情识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202111040768.8有效
发明人：王鹏程;高原;刘霄 -专利权人：北京世纪好未来教育科技有限公司
申请日： 2021-09-07 - 公布日： 2021-12-14 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本公开提供了一种人脸微表情识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取人脸全局特征，获取微表情的局部特征，根据微表情的局部特征获取微表情的区域特征，其中，微表情的区域特征包括所述微表情的局部特征以及与所述微表情相关并且与所述微表情的局部特征不连续的特征，根据人脸全局特征和微表情的区域特征识别人脸微表情特征。实现了对人脸微表情的识别。
人脸微表情识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]微表情识别方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202310687981.0在审
发明人：宋延新;王健宗;黄章成;吴天博 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2023-06-09 - 公布日： 2023-08-29 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及图像识别和数字医疗领域，尤其涉及一种微表情识别方法、装置、计算机设备及存储介质。其方法包括：获取包含微表情和宏表情的待处理视频；对待处理视频进行包括人脸检测的数据预处理，得到预处理视频；通过三维微表情识别模型对预处理视频进行时空特征提取，得到微表情时空特征和宏表情时空特征；从微表情时空特征和宏表情时空特征中，提取微表情和宏表情的共享时空特征；根据共享时空特征、微表情时空特征以及宏表情时空特征对微表情进行表情分类，得到微表情的识别结果。本发明在考虑微表情的时空特征同时还考虑了宏表情的时空特征，增加了微表情的表达能力，提高了微表情识别的准确性。
表情识别方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种多模态表情识别方法、介质及系统-CN202310973040.3有效
发明人：洪惠群 -专利权人：阳光学院
申请日： 2023-08-04 - 公布日： 2023-10-17 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明提供了一种多模态表情识别方法、介质及系统，属于表情识别技术领域，该方法包括;从录像中获取识别对象的多模态特征；包括脸部动作特征、眼球动作特征、语音特征以及姿态动作特征；根据脸部动作特征获取多个表情，形成第一表情序列；利用眼球动作特征对所述第一表情序列进行修正，得到第二表情序列；利用语音特征和姿态动作特征对所述第二表情序列进行评分；对所述第二表情序列中评分低于评分阈值的表情利用预先训练好的多模态表情识别模型进行识别，并利用识别后的表情更新所述第二表情序列，得到第三表情序列；对所述第三表情序列进行单表情和复表情划分，形成包含至少一个表情段的表情段序列；将表情段序列输出。
一种多模态表情识别方法介质系统

[发明专利]表情分类方法、装置、计算机设备及存储介质-CN201910561766.X有效
发明人：刘龙坡 -专利权人：腾讯科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-06-26 - 公布日： 2023-09-01 - 主分类号： G06V10/764 文献下载
摘要：本申请公开了一种表情分类方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及表情分类领域。该方法包括：获取表情包中各个表情对应的目标表情图像；对各个目标表情图像进行特征提取，得到各个目标表情图像对应的初始图像特征；根据初始图像特征构建初始特征矩阵和邻接矩阵，邻接矩阵用于表示目标表情图像之间的关联关系；根据初始特征矩阵和邻接矩阵提取表情包对应的目标图像特征；根据目标图像特征对表情包进行分类，得到表情包对应的表情类型。本申请实施例中，根据初始特征矩阵和邻接矩阵提取到的目标图像特征融合了表情包中各个表情的特征，有助于提高基于目标图像特征进行表情分类的准确性。
表情分类方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]表情识别方法、装置、终端及计算机可读存储介质-CN201810990197.6在审
发明人：胡艺飞;徐国强;邱寒 -专利权人：深圳壹账通智能科技有限公司
申请日： 2018-08-28 - 公布日： 2019-02-12 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供一种表情识别方法，包括确定待识别视频中同一人脸的多个在时间上连续的人脸图像；分别提取表情值的平均值多个人脸图像的表情特征；根据表情值的平均值多个人脸图像的时序关系以及各表情特征确定表情特征时序序列；将表情值的平均值表情特征时序序列输入至预设的表情识别模型，确定与表情值的平均值表情特征时序序列对应的表情类别，并将表情值的平均值表情类别对应的表情作为表情识别结果。本申请方法，由于表情特征时序序列可反应该视频中表情的时序性特点，因此基于表情特征时序序列建立的表情识别模型识别出的表情识别结果更准确。本申请还提供了一种表情识别装置、终端及计算机可读存储介质。
表情识别表情特征时序序列表情计算机可读存储介质表情类别脸图像申请视频终端模型识别人脸图像时序关系时序性人脸预设

[发明专利]一种表情识别方法、装置、电子设备及存储介质-CN202210710861.3在审
发明人：梁艳;温兴;李宇轩 -专利权人：华南师范大学
申请日： 2022-06-22 - 公布日： 2022-11-01 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明涉及一种表情识别方法、装置、电子设备及存储介质。本发明所述的表情识别方法包括：获取待识别的表情图像；对所述表情图像进行人脸裁剪与关键点检测，得到预设大小的人脸全局图像和人脸关键点坐标；将根据所述人脸全局图像和所述人脸关键点输入特征提取模型，得到表情全局特征和表情局部特征；基于自注意力机制，融合所述表情全局特征和所述表情局部特征，得到表情融合特征；将所述表情融合特征输入训练好的表情分类器，得到表情识别结果。本发明所述的表情识别方法，基于自注意力机制学习表情的特征，提高了表情识别的鲁棒性，并为后续跨数据集表情识别提供迁移性更强的特征。
一种表情识别方法装置电子设备存储介质

[发明专利]一种微表情特征提取方法、装置、设备及可读存储介质-CN201910063138.9有效
发明人：戴文娟;何山;殷兵;刘聪;柳林;陈恩红 -专利权人：科大讯飞股份有限公司
申请日： 2019-01-23 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本申请提供了一种微表情特征提取方法、装置、设备及可读存储介质，其中，微表情特征提取方法包括：获取包含人脸区域的目标图像，其中，目标图像为待提取微表情特征的单幅图像，或者为待提取微表情特征的多幅图像中的任一幅图像，或者为待提取微表情特征的视频中的任一帧图像；从目标图像获取微表情预测特征，其中，微表情预测特征为目标图像中与微表情有关的特征；根据微表情预测特征和预先构建的微表情特征提取模型，确定目标图像中人脸的目标微表情特征本申请提供的微表情特征提取方法能够从包含人脸区域的目标图像中提取出准确有效的微表情特征。
一种表情特征提取方法装置设备可读存储介质

[发明专利]一种面部表情量化表示方法、系统及介质-CN202011178676.1在审
发明人：管贻生;康小盼;陈宏楷;朱海飞;谢俊育;谢伟纯 -专利权人：广东富利盛仿生机器人股份有限公司
申请日： 2020-10-29 - 公布日： 2021-02-02 - 主分类号： G06K9/00 文献下载
摘要：本发明公开了一种面部表情量化表示方法、系统及介质，其中方法包括以下步骤：进行人脸检测，获得人脸图像；对所述人脸图像进行图像预处理；提取面部表情特征，所述面部表情特征包括表情区域形状特征和表情区域强度特征；采用所述面部表情特征进行面部表情分类器模型训练，构建包括表情区域形状特征以及表情区域强度特征的面部表情检测模型。本发明能够量化不同面部表情之间的特征，同时能够为相同面部表情的相似性检测提供数据基础，为仿人机器人面部表情运动单元的驱动控制提供数据参考，可广泛应用于面部表情表示技术领域。
一种面部表情量化表示方法系统介质

[发明专利]表情输入方法和装置-CN201410069166.9有效
发明人：陈超 -专利权人：广州华多网络科技有限公司
申请日： 2014-02-27 - 公布日： 2017-01-18 - 主分类号： G06F3/01 文献下载
摘要：本发明公开了一种表情输入方法和装置，属于互联网领域。所述方法包括通过所述电子设备上的输入单元采集输入信号；从所述输入信号中提取表情特征值；根据提取到的所述表情特征值从特征库中获取需要输入的与所述表情特征值对应的表情，所述特征库中存储有不同表情特征值与不同表情之间的对应关系本发明通过电子设备上的输入单元采集输入信号，从输入信号中提取表情特征值，根据提取到的表情特征值从特征库中选取需要输入的表情，特征库中存储有不同表情特征值与不同表情之间的对应关系；解决了现有技术中表情输入速度慢且过程复杂的问题；达到了简化表情输入过程，提高表情输入的速度的效果。
表情输入方法装置

[发明专利]基于KNN和DSN的微表情识别方法、系统、设备及存储介质-CN202111434496.X在审
发明人：孔德松 -专利权人：中国平安财产保险股份有限公司
申请日： 2021-11-29 - 公布日： 2022-03-04 - 主分类号： G06V40/16 文献下载
摘要：本发明设计人工智能技术，提出一种基于KNN和DSN的微表情识别方法、系统、设备及存储介质，包括：对待识别微表情图像进行特征提取，获取微表情时空特征；将待识别微表情图像输入微表情识别模型的最近邻模块，获取待识别微表情图像中微表情样本点对应的相邻矩阵，并与微表情时空特征进行重构，获取重构特征；将重构特征输入微表情识别模型的深度堆叠网络模块，获取待识别微表情图像中微表情的所属类别。本发明通过提取微表情图像的时空特征，充分利用了微表情图像在时间和空间上变化大、包含信息丰富的特点，有利于后续微表情识别；通过微表情时空特征和微表情样本点的相邻矩阵进行特征重构，实现样本数据之间的关联特征
基于 knn dsn 表情识别方法系统设备存储介质

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