[发明专利]信息处理装置及方法

说明书

本公开提供了一种信息处理装置，包括：存储单元，用于接收并存储数据及指令；以及数据处理单元，与所述存储单元连接，用于接收所述存储单元发送的数据及指令，对所述数据中包含的关键特征进行提取和运算处理，并根据运算处理结果生成多维向量。本公开还提供了一种信息处理方法。本公开信息处理装置及方法，实现了对人脸的精确，快速识别；支持离线运行神经网络，在没有云端服务器协助计算的情况下用户终端/前端离线即可实现人脸识别和相应控制的工作；具有很好的移植性，能够用于各种应用场景和设备，大大节省了设计成本。

技术领域

本公开涉及信息处理技术领域，尤其涉及一种处理图像的装置和方法。

背景技术

现有使用通用的图像识别装置来识别人脸图像。图像识别装置包括表情采集单元，表情识别单元。表情采集单元采集用户的表情并形成模拟信号发送给表情识别单元，表情识别单元将模拟信号转换为数字信号，再经过数据处理模块产生输出，最终做出实现预期功能的响应。

然而，现有的识别人脸图像的装置及方法，其存在以下缺陷：信号的精度差，对人脸识别不精准，可移植性不够好，功能不具备好的拓展性，设计上通常针对一种或一类特定设备，不能通过机器学习等方法提高识别精度。

发明内容

(一)要解决的技术问题

为了解决或者至少部分缓解上述技术问题，本公开提供一种信息处理装置及方法，实现了对人脸的更精确，快速识别；支持离线运行神经网络，在没有云端服务器协助计算的情况下用户终端/前端离线即可实现人脸识别和相应控制的工作；具有很好的移植性，能够用于各种应用场景和设备，大大节省了设计成本。

(二)技术方案

根据本公开的一个方面，提供了一种信息处理装置，包括：存储单元，用于接收并存储数据及指令；以及数据处理单元，与所述存储单元连接，用于接收所述存储单元发送的数据及指令，对所述数据中包含的关键特征进行提取和运算处理，并根据运算处理结果生成多维向量。

在本公开一些实施例中，所述关键特征包括人脸的动作、表情及其对应的位置。

在本公开一些实施例中，所述输入数据包括一个或多个图像，所述数据处理单元根据运算处理结果为每一图像生成一多维向量。

在本公开一些实施例中，所述图像包括静态图片、组成视频的图片或视频；所述静态图片、组成视频的图片或视频包括人脸的一个或者多个部位的图像。

在本公开一些实施例中，所述人脸的一个或者多个部位为人脸面部肌肉，嘴唇，眼部，眉毛，鼻子，额头，耳朵及其组合。

在本公开一些实施例中，所述多维向量为情绪向量，其包括的每个元素表示人脸的一种情绪，该情绪包括愤怒，高兴，痛苦，沮丧，困倦或疑惑。

在本公开一些实施例中，所述情绪向量的每个元素的值为0和1之间的数，数值大小表示这一元素对应的情绪出现的概率；或所述情绪向量的每个元素的值为任意大于等于0的数，数值大小表示这一元素对应的情绪的强度；或所述情绪向量的一元素值为1，其余元素的值为0，这一情绪向量表示最显著的一情绪。

在本公开一些实施例中，所述的信息处理装置，还包括：转换模块，用于将多维向量转换为输出；该输出包括控制指令，数据，标签，或图片。

在本公开一些实施例中，所述控制指令包括鼠标单击/双击拖动、触摸屏的单点/多点/滑动、开关的开/关、快捷键。

在本公开一些实施例中，所述存储单元用于输入n个图像，每个图像对应一个真实情绪向量；n为大于等于1的正整数；所述数据处理单元用于接收所述n个图像，计算出与输入相同格式的输出情绪向量，即预测情绪向量，并根据预测情绪向量与真实情绪向量的对比结果更新所述信息处理装置的参数。