[发明专利]一种基于ILTP的人脸情绪预判方法

说明书

本发明公开了一种基于ILTP的人脸情绪预判方法，包括制作人脸情绪样本图库、利用改进的LTP算法ILTP提取人脸图像纹理特征进行训练、利用提取到的人脸图像纹理特征进行人脸情绪预判；所述制作人脸情绪样本图库包括以下步骤：S11、样本收集：收集整理人脸表情图片；S12、样本分类：对收集的人脸表情图片进行分类处理。该种发明设计合理，使用方便，利用改进后的图像纹理特征ILTP进行人脸特征的提取，人脸表情分类的准确性依赖于所提取特征的有效性，因而，表情特征的高效提取与应用是提高表情识别率的一个关键步骤，同时结合了算法进行人脸情绪样本的训练和识别，最终利用与残差融合的算法提高识别率，该发明简单方便，适合广泛推广。

技术领域

本发明涉及人脸情绪识别和图像处理技术领域，特别涉及一种基于ILTP的人脸情绪预判方法。

背景技术

人脸表情识别是人工情感和人工心理理论研究的重要组成部分，涉及到生理学、心理学、图像处理、模式识别、机器视觉、计算机图形学、人工智能、认知科学等多种学科，有着广泛的应用前景。如，自然和谐的人机交互、安全驾驶、智能监控、身份验证、智能测谎、医疗监控、行为科学、心理学研究、精神分析等。人脸表情识别在和谐的人机交互中扮演着重要的角色，对表情识别的深入研究不仅可以使得计算机更好的理解人类的感情和心理，为人类更好的服务，而且表情识别的研究成果也为其他的学科提供了有价值的研究手段和方法，对促进计算机视觉方面的研究也有直接的作用。

传统的人机交互模式是由人向计算机进行输入，然后计算机再根据人的输入完成命令。这种简单的人机交互模式只是单向的交互，计算机本身不能自主地判断人的心理和情绪状态。近几十年来，随着计算机技术和人工智能技术及其相关学科的迅猛发展，整个社会的自动化程度不断提高，人们渴望实现类似于人与人交流方式的人机交互模式。如果计算机能够识别人的表情，这将使得人机交互过程变得更友好更和谐。当今，类似于这样的人机交互模型的研究已成为一个研究热门。而对人脸情绪识别是人机交互研究中的重要研究方向。人脸情绪识别可以是计算机更好地理解人类的感情和心理，在与人的交互环境中，变得更加人性化、更快捷、更智慧。

发明内容

本发明的主要目的在于提供一种基于ILTP的人脸情绪预判方法，可以有效解决背景技术中的问题。

为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：

一种基于ILTP的人脸情绪预判方法，包括制作人脸情绪样本图库、利用改进的LTP算法ILTP提取人脸图像纹理特征进行训练、利用提取到的人脸图像纹理特征进行人脸情绪预判；

所述制作人脸情绪样本图库包括以下步骤：

S11、样本收集：收集整理人脸表情图片；

S12、样本分类：对收集的人脸表情图片进行分类处理，将人脸情绪分为三类：中性、积极和消极，中性情绪为人在正常情况下的面部表现；积极情绪为人高兴时候的面部表现；消极情绪包括生气、愤怒、悲伤、惊讶和消极的情绪；

S13、样本正规化：将原始样本图像进行图像大小变换操作，将其图像分辨率统一到255*255，并将图像数据转化为浮点向量数据；

S14、样本标记：根据不同类别对样本进行标记；

所述利用ILTP算法提取人脸图像纹理特征进行训练的步骤：

S21、获取待训练样本集；

S22、对样本集中所有图像依次进行ILTP_(8,2)变换，得到ILTP_(8,2)特征图像；即每一张图像都可以得到一副顶层模式图像和一副底层模式图像；

S23、将各幅图像得到的顶层模式图像分为3*5个相同大小并且相互不重叠的区域，对每个区域进行直方图统计得到特征数据；