[发明专利]基于微表情识别的异常行为人识别方法、设备和存储介质

权利要求书

1.一种异常行为人识别方法，其特征在于，包括：

判断所接收的图像序列中的人是否具有可疑微表情；

从所接收的图像序列中获取具有可疑微表情的人的行为特征；

根据所述行为特征，确定所述具有可疑微表情的人是否为异常行为人。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述判断所接收的图像序列中的人是否具有可疑微表情包括：

从所接收的图像序列中识别出人脸；

获取每个人脸的微表情特征；

根据每个人脸的微表情特征，判断该人脸的微表情是否为可疑微表情。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个人脸的微表情特征，判断该人脸的微表情是否为可疑微表情包括：

根据每个人脸的微表情特征，确定该人脸的微表情类型；

判断该人脸的微表情类型是否属于预定微表情类型；

在该人脸的微表情类型属于预定微表情类型的情况下，确定该人脸的微表情为可疑微表情。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每个人脸的微表情特征，判断该人脸的微表情是否为可疑微表情包括：

将每个人脸的微表情特征分别输入训练好的微表情机器学习模型，以得到作为微表情机器学习模型的输出的与每个人脸的微表情特征相对应的微表情可疑度得分；

根据每个人脸的微表情可疑度得分确定该人脸的微表情是否为可疑微表情。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述行为特征，确定所述具有可疑微表情的人是否为异常行为人包括：

将所述行为特征输入训练好的异常行为机器学习模型，以得到作为异常行为学习模型的输出的异常行为可疑度得分；

根据所述异常行为可疑度得分，确定所述具有可疑微表情的人是否为异常行为人。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所接收的图像序列中获取具有可疑微表情的人的行为特征包括：

从所接收的图像序列中识别出包含所述具有可疑微表情的人的一个或多个图像帧；

从所述一个或多个图像帧中，提取所述具有可疑微表情的人的肢体运动轨迹特征，作为行为特征。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述将所述行为特征输入训练好的异常行为机器学习模型，以得到作为异常行为学习模型的输出的异常行为可疑度得分包括：

将所述行为特征输入训练好的异常行为机器学习模型，以得到所述具有可疑微表情的人将进行每种异常行为的概率；

根据与每种异常行为相对应的概率，确定所述具有可疑微表情的人的异常行为可疑度得分。

8.一种异常行为人识别装置，其特征在于，包括：

可疑微表情判断模块，其被配置为：判断所接收的图像序列中的人是否具有可疑微表情；

行为特征获取模块，其被配置为：从所接收的图像序列中获取具有可疑微表情的人的行为特征；

异常行为人确定模块，其被配置为：根据所述行为特征，确定所述具有可疑微表情的人是否为异常行为人。

9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在被一个或多个处理器执行时实现如权利要求1至7中任一项所述方法。

10.一种计算设备，其包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述计算机程序在被所述处理器执行时，使得所述计算设备执行如权利要求1至7中任一项所述的方法。