[发明专利]人脸表情识别的方法及装置

摘要

本发明适用于机器学习技术领域，提供了一种人脸表情识别的方法及装置。该方法包括：获取符合预设条件的人脸图像；检测所述人脸图像中人脸N个特征点的位置，所述N为大于零的整数；根据检测到的所述N个特征点的位置，选取眼睛、鼻子和/或嘴角作为关键特征点对所述人脸图像进行校准；通过已训练完成的深度卷积神经网络对校准后的所述人脸图像进行人脸表情识别，并输出识别结果。通过本发明，可有效提高人脸表情识别的准确率，即使针对有较多遮挡、图像分辨率小或存在侧脸的图像上的人脸，也可以达到较高的表情识别率。

主权项

1.一种人脸表情识别的方法，其特征在于，所述方法包括：获取符合预设条件的人脸图像；所述符合预设条件的人脸图像包括有侧脸的人脸图像、图像分辨率小于第一预设值的人脸图像和/或人脸被遮挡的部分大于第二预设值且小于第三预设值的人脸图像；采用多任务学习的深度卷积神经网络检测所述人脸图像中人脸68个特征点的位置；根据检测到的所述68个特征点的位置，选取眼睛、鼻子和/或嘴角作为关键特征点，根据原人脸图像所述关键特征点的位置与校准后的人脸图像所述关键特征点的位置的映射关系，固定所述关键特征点在校准后的人脸图像中的位置，对所述人脸图像采用基于仿射变换的相似性变换，变换后将原人脸图像上的所述关键特征点按比例对应到校准后的人脸图像上；获取人脸表情数据库；将所述人脸表情数据库中的人脸表情图像作为训练数据集，并对所述训练数据集进行所述校准处理；对校准处理后的所述训练数据集进行数据增强处理，使得所述训练数据扩大到原来的20倍；通过数据增强处理后的所述训练数据集对深度卷积神经网络进行训练，获得训练后的所述深度卷积神经网络；通过训练后的所述深度卷积神经网络对校准后的所述人脸图像进行人脸表情识别，并输出识别结果。