[发明专利]基于人脸局部区域特征学习的跨库微表情识别方法及装置

权利要求书

1.一种基于人脸局部区域特征学习的跨数据库微表情识别方法，其特征在于该方法包括：

(1)获取两个微表情数据库，分别作为训练数据库和测试数据库，其中，每个微表情数据库中包含有若干微表情视频和对应的微表情类别标签；

(2)将训练数据库和测试数据库中的微表情视频转换为微表情图像序列，并从中提取出灰度人脸图像，再经过分块后提取人脸局部区域特征；

(3)建立组稀疏线性回归模型，并采用人脸局部区域特征对其进行学习，得到一个连接人脸局部区域特征与微表情类别标签之间的稀疏投影矩阵；所述组稀疏线性回归模型具体为：

式中，为训练数据库的微表情类别标签，n_class为微表情类别数目，N_s是训练数据库的微表情视频数目；为训练数据库分块操作后第i分块的人脸局部区域特征，为的维度，表示中的任一元素；为测试数据库分块操作后第i分块的人脸局部区域特征，N_t是测试数据库的微表情视频数目；为第i分块人脸局部区域特征与微表情类别标签Y^s之间的投影矩阵，为C_i的转置，N为分块的数目，ξ和λ分别是对应约束项系数，为元素为1的矩阵，形如表示*行·列的矩阵；

(4)对于待识别的微表情，按照步骤(2)得到人脸局部区域特征，并采用学习到的稀疏投影矩阵，得到对应的微表情类别标签。

2.根据权利要求1所述的基于人脸局部区域特征学习的跨数据库微表情识别方法，其特征在于：步骤(2)具体包括：

(2-1)将训练数据库和测试数据库中的每个微表情视频转换为微表情图像序列；

(2-2)将所述微表情图像序列进行灰度化处理；

(2-3)从灰度化处理的微表情图像序列中裁剪出矩形人脸图像并进行缩放；

(2-4)利用插值和关键帧挑选算法对将所有缩放的人脸图像进行处理，得到每个微表情视频对应的相同帧数人脸图像；

(2-5)将步骤(2-4)处理后的人脸图像进行分块，并提取各分块中的特征，作为人脸局部区域特征。

3.根据权利要求1所述的基于人脸局部区域特征学习的跨数据库微表情识别方法，其特征在于：步骤(2-5)中对人脸图像进行分块时，将每个人脸图像进行多次分块，每次分块时得到的分块大小不同。