申请/专利权人：无锡锡商银行股份有限公司

申请日：2021-10-08

公开（公告）日：2024-04-02

公开（公告）号：CN113902774B

主分类号：G06T7/246

分类号：G06T7/246;G06T7/11;G06T5/70;G06T7/90;G06V40/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.02#授权;2022.01.25#实质审查的生效;2022.01.07#公开

摘要：本发明涉及表情检测技术领域，具体公开了一种稠密度光流特征在视频中的面部表情检测方法，包括：从人脸视频中提取出多帧待检测人脸图像并进行处理，得到矫正后的人脸图像并进行人脸关键点检测，得到68个人脸关键点；提取矫正后的第i帧和第i+k帧的人脸图像的稠密度光流，并转换到BGR空间图像；依据68个人脸关键点分别提取BGR空间图像的眉毛和嘴巴区域图像，并得到目标图像；根据目标图像中的训练目标图像及其对应的标签构建面部表情识别模型，将目标图像中的测试目标图像输入到面部表情识别模型中，得到面部表情识别结果。本发明提供的稠密度光流特征在视频中的面部表情检测方法，可以实现在视频中微宏表情的检测。

主权项：1.一种稠密度光流特征在视频中的面部表情检测方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤S1：获取多个待检测人脸视频，其中每一所述待检测人脸视频S包括多帧待检测人脸图像，所述待检测人脸视频S＝{src1,...,srci,srcN}，srci为所述待检测人脸视频中的第i帧待检测人脸图像；步骤S2：从每一所述待检测人脸视频中提取出多帧待检测人脸图像，并对所述多帧待检测人脸图像分别进行处理，得到矫正后的待检测人脸图像集合S'＝{src′1,...,src′i,src'N}，其中，src′i为矫正后的第i帧待检测人脸图像；步骤S3：对矫正后的多帧待检测人脸图像分别进行人脸关键点检测，得到68个人脸关键点；步骤S4：提取矫正后的待检测人脸图像src′i和人脸图像src′i+k的稠密度光流fi，将所述稠密度光流fi从HSV空间转换到BGR空间图像imgi，其中，所述BGR空间图像imgi的标签为矫正后的第i帧待检测人脸图像src′i的标签；步骤S5：依据68个人脸关键点分别提取所述BGR空间图像imgi的眉毛区域图像和嘴巴区域图像，并分别对所述眉毛区域图像和嘴巴区域图像进行处理，得到最终目标图像步骤S6：将所述待检测人脸视频的多个所述最终目标图像划分成多个训练目标图像和多个测试目标图像，根据所述多个训练目标图像及其对应的标签构建面部表情识别模型，将多个所述测试目标图像输入到所述面部表情识别模型中，得到面部表情识别结果。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 无锡锡商银行股份有限公司 一种稠密度光流特征在视频中的面部表情检测方法

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