[发明专利]面部动作单元数据集的构建方法、装置和计算机设备

权利要求书

1.一种面部动作单元数据集的构建方法，其特征在于，包括：

获取预设样本库中的人脸图片；

将所述人脸图片生成多个强关系三元组以及弱关系三元组，每一所述强关系三元组以及弱关系三元组均分别包括第一图片、第二图片以及第三图片，其中，所述强关系三元组中的第一图片与第二图片的人脸表情相似度比所述第一图片与第三图片的面部动作相似度以及第二图片与第三图片的面部动作相似度要大；

对所述强关系三元组以及弱关系三元组中所有的人脸图片进行预处理；

将所述预处理过后的所述强关系三元组或弱关系三元组按预设方式输入预设的网络模型，得到对应所述强关系三元组以及弱关系三元组的特征向量；

将所述特征向量通过预设的损失函数计算得到损失值，并通过网络反向传播计算参数梯度，以更新所述网络模型的模型参数直到所述网络模型收敛，得到用于获取面部动作相似图片的检索模型；

获取多种不同面部动作类别的类别图片，并依次将各所述类别图片输入所述检索模型；

通过所述检索模型计算得到各所述类别图片的人脸特征，并依据各所述类别图片的人脸特征与指定数据库中的人脸图片的人脸特征进行计算，得到各所述类别图片与各所述人脸图片的人脸特征的欧式距离，依据各所述欧式距离从小至大的顺序对各所述人脸图片进行排序，并按所述顺序从排序第一开始获取预设数量的所述人脸图片，形成对应各类别的图片集；

将各所述图片集分别按照对应所述类别图片的类别进行标注；

依据所述标注的图片集生成多种不同面部动作类别的面部动作单元数据集。

2.根据权利要求1所述的面部动作单元数据集的构建方法，其特征在于，所述将所述人脸图片生成多个强关系三元组以及弱关系三元组的步骤，包括：

将所述人脸图片分成多个三元组；

获取多个用户输入对应各所述三元组的分辨指令，所述分辨指令包括确认所述三元组为强关系三元组的肯定指令，以及否认所述三元组为强关系三元组的否定指令；

分别判断各所述三元组的多个分辨指令当中是否包含预设数量的肯定指令；

若是，则将所述三元组判定为强关系三元组，否则将所述三元组判定为弱三元组。

3.根据权利要求2所述的面部动作单元数据集的构建方法，其特征在于，所述将所述预处理过后的所述强关系三元组或弱关系三元组按预设方式输入预设的网络模型的步骤，包括：

将预处理过后的所述强关系三元组与弱关系三元组按指定比例或随机形成多个输入集，每个输入集包括指定数量的所述三元组；

依次将输入集逐个输入所述网络模型。

4.根据权利要求2所述的面部动作单元数据集的构建方法，其特征在于，所述将所述特征向量通过预设的损失函数计算得到损失值的步骤，包括：

通过以下预设公式计算出所述损失值：

其中，(I₁,I₂,I₃)表示所述三元组中的第一图片、第二图片以及第三图片，I(I₁,I₂,I₃)表示所述损失值，为对应所述第一图片、第二图片以及第三图片的特征向量，δ为预设的间隔距离。

5.根据权利要求1所述的面部动作单元数据集的构建方法，其特征在于，所述获取预设样本库中的人脸图片的步骤之前，包括：

以预存的InsightFace模块以及Densenet模块搭建形成初始模型；

获取已训练好的InsightFace网络模型的参数值，以所述参数值作为所述初始模型初始化参数值对所述初始模型进行初始化，得到所述网络模型。

6.根据权利要求1所述的面部动作单元数据集的构建方法，其特征在于，所述对所述强关系三元组以及弱关系三元组中所有的人脸图片进行预处理的步骤，包括：

对所述强关系三元组以及弱关系三元组中所有的人脸图片进行去除背景，得到仅余人脸头像的第一处理图片；

将所有所述第一图片中的人脸头像以指定尺寸为准进行调整，得到第二处理图片；

将第二处理图片中的人脸头像统一对齐并裁剪，得到所述预处理后的人脸图片。