[发明专利]基于特征点矢量与纹理形变能量参数的人脸表情识别方法

摘要

本发明提出了一种基于特征点矢量与纹理形变能量参数的人脸表情识别方法，概括为：1、利用OPENCV的AAM工具对人脸表情序列始端的中性表情和末端表情分别进行特征点定位；2、将选取的26个特征点构成特征点矢量，为适应人脸表情识别，本发明将特征点矢量分为特征点之间的欧氏距离d（代表大小）和连线的夹角α（代表方向）两部分。根据d与α计算特征点之间的距离系数比kd，去掉冗余部分kl，得到kd-final。同理可以得到kα-final；3、根据特征点确立特征块，计算纹理形变能量系数矩阵，再经过PCA，最终得到纹理形变能量参数ks-final；4、将最终的特征输入，即：kfinal=kd-final+kα-final+ks-final作为RBF神经网络的训练数据，最终实现人脸表情识别。

主权项

基于特征点矢量与纹理形变能量参数的人脸表情识别方法，其主要特征在于： 步骤1：利用OPENCV的AAM工具对人脸表情序列始端的中性表情和末端的惊讶表情（任为六种基本表情之一，以惊讶为例说明）分别进行特征点定位； 步骤2：将选取的特征点构成特征点矢量，为适应人脸表情识别，本发明将特征点矢量分为特征点之间的欧氏距离d（代表大小）和连线的夹角α（代表方向）两部分，然后根据d与α计算特征点之间的距离系数比kd，去掉冗余部分kl，得到kd‑final，同理可以得到kα‑final； 步骤3：根据特征点确立特征块，计算纹理形变能量系数矩阵，再经过主成分分析（PCA），最终得到纹理形变能量参数ks‑final； 步骤4：将最终的输入特征，即：kfinal=kd‑final+kα‑final+ks‑final作为RBF神经网络的训练数据，最终实现人脸表情识别。