申请/专利权人：上海市儿童医院

申请日：2021-09-09

公开（公告）日：2024-03-22

公开（公告）号：CN113837035B

主分类号：G06V40/16

分类号：G06V40/16;G06V10/774;G06T3/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.03.22#授权;2022.01.11#实质审查的生效;2021.12.24#公开

摘要：本发明涉及一种儿童表情识别准确度提升方法，包括：S1、采集真实成人面部数据和真实儿童面部数据，对真实成人面部数据进行年龄编辑得到虚拟儿童面部数据；S2、借助年龄识别模型筛除不符合儿童年龄的虚拟儿童面部数据，再借助表情识别模型筛除与对应的成人表情不同的虚拟儿童面部数据，获得可信虚拟儿童面部数据；S3、将可信虚拟儿童面部数据和真实成人面部数据及真实儿童面部数据输入表情识别模型，对表情识别模型进行预训练，再将真实儿童面部数据输入表情识别模型进行模型微调。通过本发明的方法可以获取较为多的儿童表情数据对表情识别模型进行训练，提升表情识别的准确度，为后期根据实时儿童表情针对性提供内容推送提供了保障。

主权项：1.一种儿童表情识别准确度提升方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：S1、采集真实成人面部数据和真实儿童面部数据，对真实成人面部数据进行年龄编辑，得到虚拟儿童面部数据；S2、对虚拟儿童面部数据进行提纯，借助年龄识别模型筛除不符合儿童年龄的虚拟儿童面部数据，再借助表情识别模型对虚拟儿童面部数据进行表情识别，筛除虚拟儿童面部数据表情识别结果与真实成人面部数据表情标签不同的虚拟儿童面部数据，获得可信虚拟儿童面部数据；S3、将可信虚拟儿童面部数据和真实成人面部数据及真实儿童面部数据输入表情识别模型，对表情识别模型进行预训练，再将真实儿童面部数据输入表情识别模型进行模型微调；进行表情识别模型训练时，通过人脸检测器进行人脸检测，从人脸中提取人脸关键点，基于人脸关键点和基准人脸关键点进行人脸对齐操作，再将人脸对齐后的人脸输入表情识别模型进行表情识别；人脸检测器模块扩展为人脸检测器串联人脸关键点模型，该方法还包括对人脸关键点模型的训练，人脸关键点模型输出若干人脸关键点，在训练人脸关键点模型时，利用最小二乘法计算出人脸关键点原始标签和基准人脸关键点之间的仿射变换关系，此处命名为一次仿射变换关系，基于一次仿射变换关系得到一次对齐后的人脸关键点标签，将一次对齐后的人脸关键点标签分别在不同幅度的高斯函数的约束下进行动态抖动，利用最小二乘法计算出一次对齐后的人脸关键点标签和高斯抖动后的人脸关键点之间的仿射变换关系，此处命名为二次仿射变换关系，基于二次仿射变换关系对一次对齐后的人脸关键点标签进行仿射变换操作，获得二次对齐后的人脸关键点新标签以及对应的对齐后人脸，其中对应的对齐后人脸基于原始人脸直接叠加一次仿射变换关系和二次仿射变换关系得到，基于二次对齐后的人脸关键点新标签以及对应的对齐后人脸对人脸关键点模型进行训练，将训练后的人脸关键点模型用于人脸关键点精准检测。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 上海市儿童医院 一种儿童表情识别准确度提升方法

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