[发明专利]一种基于换脸处理针对微表情数据集的数据增强方法

权利要求书

1.一种基于换脸处理针对微表情数据集的数据增强方法，其特征在于：基于换脸操作，利用包含被测对象脸部的图片，将原始微表情数据集中所有样本的脸替换为被测对象的脸，从而生成一个新数据集，用于支持实现微表情识别。

2.根据权利要求1所述基于换脸处理针对微表情数据集的数据增强方法，其特征在于：实现过程采用以下步骤，

(1)选取来自待测对象表情序列的一张或多张图片，根据选用换脸模型的要求而定；

(2)利用选取的来自待测对象表情序列的图片，对整个原始微表情数据集中所有表情序列样本图片做换脸操作，将原始微表情数据集所有表情图片的脸全都换成被测对象的脸，从而形成一个针对被测对象的新数据集。

3.根据权利要求2所述基于换脸处理针对微表情数据集的数据增强方法，其特征在于：选一张时采用正面平静表情图片，选多张时采用含有多种表情多个角度的人脸的图片。

4.根据权利要求1或2或3所述基于换脸处理针对微表情数据集的数据增强方法，其特征在于：换脸操作采用FSGAN或deepfakes实现。

5.一种基于换脸处理针对微表情数据集的数据增强方法，其特征在于：基于换脸操作，分别选择原始微表情数据集之中来自每一个对象的脸部图片，将原始微表情数据集中的所有样本的脸分别换成所选对象的脸，从而对原始微表情数据集中每一个对象生成一个新的数据集；然后结合所有对象生成的新数据集，构建一个扩增的数据集，用于支持实现微表情识别。

6.根据权利要求5所述基于换脸处理针对微表情数据集的数据增强方法，其特征在于：实现过程采用以下步骤，

(1)选中一个未被选过的原始微表情数据集中的对象，选取来自该对象表情序列的一张或多张图片；

(2)利用来自选取对象表情序列的含脸图片，对整个原始微表情数据集中所有表情序列样本图片做换脸操作，将原始微表情数据集所有表情图片的脸全都换成选取对象的脸，从而获得额外的表情样本；

(3)重复(1)(2)直到所有原始数据集中的对象都被选中过一次，将所有额外的表情样本和原始微表情数据集整合起来，形成一个扩增数据集。

7.根据权利要求5或6所述基于换脸处理针对微表情数据集的数据增强方法，其特征在于：换脸操作采用FSGAN或deepfakes实现。