[发明专利]一种微表情识别系统

说明书

本发明涉及微表情识别技术领域，具体涉及一种微表情识别系统，包括：采集单元，用于采集目标人脸图像；计算单元，用于计算目标人脸图像中人脸的偏转角度；转换单元，用于根据偏转角度将目标人脸图像转换为修正人脸图像；检测单元，用于检测修正人脸图像的人脸特征，并获取修正人脸图像的预设个数的人脸特征点；分块单元，用于根据人脸特征点以及预设分块规则，对修正人脸图像进行切块处理以得到若干个图块；识别单元，用于根据若干个图块，通过预先建立的卷积神经网络模型获得微表情识别结果。本发明解决了现有技术在预先采集的目标人脸图像存在偏转角度时无法准确地识别出微表情的技术问题。

技术领域

本发明涉及微表情识别技术领域，具体涉及一种微表情识别系统。

背景技术

微表情是人类试图压抑或隐藏真实情感时泄露的非常短暂的、不能自主控制的面部表情，相较于普通表情而言，微表情持续时间很短，仅为1/25～1/5秒。微表情出现快速、短暂，且不易被察觉，能够真实地反应内心真实情感，在很多领域都具有应用价值，比如身份识别、实时表情动画、跟踪技术，故而有必要对微表情的识别展开研究。

比如说，中国专利CN109271930A公开了一种微表情识别方法，包括步骤：检测预先采集的目标人脸图像的人脸特征，获取目标人脸图像的至少五个人脸特征点；根据目标人脸图像的人脸特征点以及预设的图像分块规则，对目标人脸图像进行切块处理，得到若干个图块；根据若干个图块，通过预先建立的卷积神经网络模型，获得微表情分类结果。

在上述技术方案的核心思想在于：进行微表情识别时，需要先获取目标人脸图像中的人脸特征点，再根据人脸特征点对目标人脸图像进行切块处理，以通过预先建立的卷积神经网络模型，获得微表情分类结果。可见，核心步骤在于准确地从目标人脸图像中的人脸特征点。在实际的应用场景中，如果人脸出现偏转，导致预先采集的目标人脸图像存在一定大小的偏转角度，就会使得在获取目标人脸图像中的人脸特征点的过程中遗漏掉某些人脸特征点，从而无法准确地识别出微表情。

发明内容

本发明提供一种微表情识别系统，解决了现有技术在预先采集的目标人脸图像存在偏转角度时无法准确地识别出微表情的技术问题。

本发明提供的基础方案为：一种微表情识别系统，包括：

采集单元，用于采集目标人脸图像；

计算单元，用于对目标人脸图像进行检测，获得偏转特征点，偏转特征点包括目标人脸图像中人脸的多个特征点，每个特征点包括二维位置信息；并根据偏转特征点计算目标人脸图像中人脸的偏转角度；

转换单元，用于根据偏转角度将目标人脸图像转换为修正人脸图像，修正人脸图像中人脸的偏转角度为零，修正人脸图像是目标人脸图像中人脸偏转后得到的图像；

检测单元，用于检测修正人脸图像的人脸特征，并获取修正人脸图像的预设个数的人脸特征点；

分块单元，用于根据人脸特征点以及预设分块规则，对修正人脸图像进行切块处理以得到若干个图块；

识别单元，用于根据若干个图块，通过预先建立的卷积神经网络模型获得微表情识别结果。

本发明的工作原理及优点在于：

(1)在检测人脸特征点之前，先将目标人脸图像转换为人脸为正脸的修正人脸图像，确保修正人脸图像中人脸的偏转角度为零；再根据修正人脸图像中人脸特征点确定人脸的微表情信息。通过这样的方式，在对人脸微表情进行识别时，是根据正脸图像的人脸特征点来进行识别，从而消除了人脸偏转对人脸微表情识别的影响，提高了人脸微表情识别的准确性。

(2)依据获取的人脸特征点以及预设的分块规则，对修正人脸图像进行切块处理，并采用卷积神经网络模型进行识别分类，相较于经典的全局计算方法而言，不需要计算不同组合点之间距离的特征，从而能够有效提高微表情识别的速度、精度。