[发明专利]基于视频的面部表情识别方法及装置

摘要

本发明提出一种基于视频的面部表情识别方法及装置，该方法在进行实时视频面部表情识别的时候，主要将ASM轮廓提取算法应用到特征矢量的提取当中，并根据人脸的眼睛的位置对人脸图像进行提取，由人脸下巴的位置生成归一化的特征脸，用AdaBoost算法提取特征脸中最有效的特征，最终达到面部表情识别的目的。本发明在使用中可以消除光照的影响，在方法中对人脸图像进行了专门处理，使人脸的左右部分的灰度均值和方差基本一致，并且本发明的方法针对常用的USB摄像头的视频数据来对人脸进行实时自动检测、跟踪并能识别出正面人脸常见的四种表情的算法，可以达到较佳的技术以及商用效果。

主权项

1、一种基于视频的面部表情识别方法，其特征在于，包括以下步骤：从USB摄像头输入的视频数据中采集人脸的面部表情图像数据，对该图像数据做预处理；实时提取人脸在预处理后图像中的位置；依据人眼分类器对确定出的图像中的人脸中的人眼做出定位；根据确定的人眼的位置和人脸分类器的信息提取包含人脸的图像区域，进行归一化处理；对人脸器官定位；根据对人脸器官的定位确定人脸下巴的位置，确定图像中的人脸区域，生成特征脸，并作为分类样本；基于所述的分类样本计算所述的特征脸图像的Gabor特征；对计算出的Gabor特征进行选择；由挑选的特征构造支持向量机分类器；根据构造的分类器得出人脸表情识别结果。