[发明专利]一种即时视频中的表情识别方法和电子设备

权利要求书

1.一种即时视频中的表情识别方法，其特征在于，所述方法包括：

获取即时视频帧中人脸的至少一个特征点所对应的特征向量，所述特征点用于描述所述人脸的当前表情；

识别所述至少一个特征点所对应的特征向量，生成识别结果；

根据所述识别结果，确定所述当前表情为预先存储的多个表情中的一个。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述特征向量包括标准姿态矩阵下的特征点坐标和纹理特征点坐标，所述纹理特征点用于唯一确定所述特征点。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取即时视频帧中人脸的至少一个特征点所对应的特征向量包括：

获取所述标准姿态矩阵下的所述至少一个特征点坐标和至少一个纹理特征点坐标；

根据所述标准姿态矩阵下的所述至少一个特征点坐标和所述至少一个纹理特征点坐标，生成所述至少一个特征点所对应的特征向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取所述标准姿态矩阵下的所述至少一个特征点坐标和至少一个纹理特征点坐标包括：

获取所述即时视频帧中人脸的所述至少一个特征点坐标和所述至少一个纹理特征点坐标；

将所述至少一个特征点进行归一化处理，得到所述标准姿态矩阵下的所述至少一个特征点坐标和所述至少一个纹理特征点坐标。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述至少一个特征点进行归一化处理，得到所述标准姿态矩阵下的所述至少一个特征点所述至少一个纹理特征点坐标包括：

根据所述即时视频帧中人脸的所述至少一个特征点坐标和所述至少一个纹理特征点坐标，获取所述即时视频帧中人脸的所述至少一个特征点和所述至少一个纹理特征点对应的当前姿态矩阵；

将所述当前姿态矩阵旋转为标准姿态矩阵，并获取所述标准姿态矩阵下的所述至少一个特征点坐标和所述至少一个纹理特征点坐标。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述识别所述至少一个特征点所对应的特征向量包括：

将所述至少一个特征点所对应的特征向量输入预设表情模型库中进行计算，获取所述识别结果。

7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

获取模块，用于获取即时视频帧中人脸的至少一个特征点所对应的特征向量，所述特征点用于描述所述人脸的当前表情；

识别模块，用于识别所述至少一个特征点所对应的特征向量，生成识别结果；

确定模块，用于根据所述识别结果，确定所述当前表情为预先存储的多个表情中的一个。

8.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，

所述获取模块还用于，获取标准姿态矩阵下的所述至少一个特征点坐标和至少一个纹理特征点坐标；

所述识别模块还用于，根据所述标准姿态矩阵下的所述至少一个特征点坐标和所述至少一个纹理特征点坐标，生成所述至少一个特征点所对应的特征向量。

9.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，

所述获取模块还用于，获取所述即时视频帧中人脸的所述至少一个特征点坐标和所述至少一个纹理特征点坐标；

所述设备还包括处理模块，用于将所述至少一个特征点进行归一化处理，得到所述标准姿态矩阵下的所述至少一个特征点坐标和所述至少一个纹理特征点坐标。

10.根据权利要求9所述的设备，其特征在于，

所述获取模块还用于，根据所述即时视频帧中人脸的所述至少一个特征点坐标和所述至少一个纹理特征点坐标，获取所述即时视频帧中人脸的所述至少一个特征点和所述至少一个纹理特征点对应的当前姿态矩阵；

所述处理模块还用于，将所述当前姿态矩阵旋转为标准姿态矩阵，并获取所述标准姿态矩阵下的所述至少一个特征点坐标和所述至少一个纹理特征点坐标。

11.根据权利要求7所述的设备，其特征在于，所述设备还包括：

计算模块，用于将所述至少一个特征点所对应的特征向量输入预设表情模型库中进行计算，获取所述识别结果。

12.一种电子设备，其特征在于，包括是视频输入模块、视频输出模块、发送模块、接收模块、存储器以及与所述视频输入模块、所述视频输出模块、所述发送模块、所述接收模块和所述存储器连接的处理器，其中，所述存储器存储一组程序代码，所述处理器用于调用所述存储器中存储的程序代码，执行以下操作：

获取即时视频帧中人脸的至少一个特征点所对应的特征向量，所述特征点用于描述所述人脸的当前表情；

识别所述至少一个特征点所对应的特征向量，生成识别结果；

根据所述识别结果，确定所述当前表情为预先存储的多个表情中的一个。