[发明专利]一种儿童表情识别准确度提升方法

说明书

本发明涉及一种儿童表情识别准确度提升方法，包括：S1、采集真实成人面部数据和真实儿童面部数据，对真实成人面部数据进行年龄编辑得到虚拟儿童面部数据；S2、借助年龄识别模型筛除不符合儿童年龄的虚拟儿童面部数据，再借助表情识别模型筛除与对应的成人表情不同的虚拟儿童面部数据，获得可信虚拟儿童面部数据；S3、将可信虚拟儿童面部数据和真实成人面部数据及真实儿童面部数据输入表情识别模型，对表情识别模型进行预训练，再将真实儿童面部数据输入表情识别模型进行模型微调。通过本发明的方法可以获取较为多的儿童表情数据对表情识别模型进行训练，提升表情识别的准确度，为后期根据实时儿童表情针对性提供内容推送提供了保障。

技术领域

本发明涉及表情识别领域，具体涉及一种儿童表情识别准确度提升方法。

背景技术

对于特殊儿童，其自我认知能力、学习能力、智力发展水平存在一定的不足，视频读物相比与传统的文字读物、图片读物，更能够吸引儿童的注意力，借助视频读物可以辅助特殊儿童建立生活习惯以及认知培养，促进其学习能力。

但是现有的视频读物形式单一，往往只能根据家长的选择进行播放，当家长不在身边的时候，很难确定儿童的情绪，一旦视频读物并没有触发儿童的兴趣，视频读物的作用基本无法达到。

基于此，根据儿童对视频读物的反应来判断儿童对此视频读物的兴趣，继而根据儿童的反馈推送不同的内容，儿童的反应一般表现为表情的变化，因此通过捕捉儿童的表情可以判定儿童对当前视频读物的内容是否感兴趣。

这就需要借助表情识别技术来完成表情判定，现有技术如申请号为CN201810001358.4的发明专利公开了一种人脸表情识别方法及人脸表情识别系统，从原始图像中检测出人脸，对检测的人脸进行人脸对齐和特征点定位，然后从人脸图像中提取出面部特征信息，根据获取的面部特征信息进行表情分类，进而实现人脸表情识别，其准确度和鲁棒性不足。

申请号为CN201910090163.6的发明专利公开了一种表情识别方法、装置及系统，通过获取待识别的人脸图像，提取人脸图像的全局特征，得到人脸图像的语义特征图，基于注意力机制对人脸图像进行特征提取，得到人脸图像的注意力特征图，对语义特征图和注意力特征图进行融合，得到融合特征图，对融合特征图进行表情识别，得到表情识别结果。

一方面，儿童表情数据获取较为困难；另一方面现有的表情识别技术大多都没有考虑到儿童和成人的区别，因此导致表情识别技术在应用到儿童表情识别时存在准确度低的情况，无法有效获取当前儿童表情，也就无法根据儿童表情变化推送不同的内容。

发明内容

为了解决上述技术问题，本发明提供了一种儿童表情识别准确度提升方法，提升儿童表情识别的准确度，为特殊儿童教育提供技术支持。

本发明的技术目的是通过以下技术方案实现的：

一种儿童表情识别准确度提升方法，该方法包括以下步骤：

S1、采集真实成人面部数据和真实儿童面部数据，对真实成人面部数据进行年龄编辑，得到虚拟儿童面部数据；

S2、对虚拟儿童面部数据进行提纯，借助年龄识别模型筛除不符合儿童年龄的虚拟儿童面部数据，再借助表情识别模型对虚拟儿童面部数据进行表情识别，筛除虚拟儿童面部数据表情识别结果与真实成人面部数据表情标签不同的虚拟儿童面部数据，获得可信虚拟儿童面部数据；

S3、将可信虚拟儿童面部数据和真实成人面部数据及真实儿童面部数据输入表情识别模型，对表情识别模型进行预训练，再将真实儿童面部数据输入表情识别模型进行模型微调。

进一步地，对真实成人面部数据进行年龄编辑时包括以下步骤：

S4、基于encoder4editing对真实成人面部数据进行反编码；

S5、基于StyleGAN v2准备不同程度的年龄编辑方向向量；