微表情识别方法、装置及存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN107480622A(43)申请公布日2017.12.15(21)申请号201710668442.7(22)申请日2017.08.07(71)申请人深圳市科迈爱康科技有限公司地址518000广东省深圳市南山区粤海街道科技中三路深圳软件园一期8栋302室(72)发明人袁晖(74)专利代理机构深圳市港湾知识产权代理有限公司44258代理人微嘉(51)Int.Cl.G06K9/00(2006.01)权利要求书2页说明书10页附图3页(54)发明名称微表情识别方法、装置及存储介质(57)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。CN107480622ACN107480622A权利要求书1/2页1.一种微表情识别方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：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。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述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，并按照预设区域对所述人脸进行划分的步骤之前，所述方法还包括：提取所述待识别视频的环境特征信息；相应地，所述将所述表情特征信息与预设微表情模型进行对比，具体包括：将所述表情特征信息和所述环境特征信息同时与所述预设微表情模型进行对比。3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获得所述待识别视频中的人脸部分的步骤，具体包括：对所述待识别视频进行裁剪，保留所述待识别视频中的人脸部分；对所述人脸部分进行切段，剔除不包含微表情的视频片段。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述预设区域包括五官区域、鼻唇沟区域和眼睑区域；所述表情特征信息包括各预设区域的变化持续时间和各预设区域的变化程度。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，所述在所述待识别视频中提取各预设区域的表情特征信息的步骤，具体包括：对所述五官区域进行轮廓识别，获取所述五官区域的轮廓特征信息；对所述鼻唇沟区域进行纹理分析，获取所述鼻唇沟区域的纹理特征信息；获取所述眼睑区域的面积特征信息；将所述轮廓特征信息、纹理特征信息、面积特征信息分别作为对应预设区域的表情特征信息。6.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取待识别视频之前，所述方法还包括：对样本视频进行表情识别，确定所述样本视频中的微表情；对所述样本视频进行图像识别，获得所述样本视频中的人脸，并按照预设区域对所述样本视频中的人脸进行划分；从所述样本视频中提取各预设区域的表情特征信息；建立所述微表情和所述表情特征信息的映射关系，并存储所述映射关系得到微表情库；建立微表情模型，并通过所述映射关系训练所述微表情模型，形成预设微表情模型。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述对样本视频进行表情识别，确定所述样本视频中的微表情的步骤之后，所述方法还包括：提取所述样本视频中的环境特征信息；相应地，所述建立所述微表情和所述表情特征信息的映射关系，具体包括：建立所述微表情和所述表情特征信息、所述环境特征信息的映射关系。8.如权利要求7所述的方法，其特征在于，所述对所述样本视频进行表情识别的步骤之前，所述方法还包括：2CN107480622A权利要求书2/2页按照所述样本视频中的人物类型对所述样本视频进行分类，所述人物类型包括各预设年龄段、性别、身份类型中的至少一项；相应地，所述存储所述映射关系得到微表情库，还包括：按所述人物类型存储所述映射关系得到各类型微表情库。9.一种微表情识别装置，其特征在于，所述微表情识别装置包括：存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的微表情识别程序，所述微表情识别程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的微表情识别方法的步骤。10.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质上存储有微表情识别程序，所述微表情识别程序被处理器执行时实现如权利要求1至8中任一项所述的微表情识别方法的步骤。3CN107480622A说明书1/10页微表情识别方法、装置及存储介质技术领域[0001]本发明涉及通信技术领域，尤其涉及一种微表情识别方法、装置及存储介质。背