[发明专利]一种基于视频的动态微表情识别方法

摘要

本发明提供一种基于视频的动态微表情识别方法，属于动态识别技术领域。本发明包括以下步骤：视频序列预处理；计算预处理后视频序列的一定数量的帧，用插值法定点插值到指定长度视频并进行精确对齐；将指定长度视频分成视频块，得到视频子集；提取视频子集的动态特征，计算视频子集权重和视频子集特征权重；根据计算结果对视频序列进行分类和识别。本发明的有益效果为：有效的突出带有较多表情信息的人脸区域所提取出的微表情特征，削弱带有较少表情信息的人脸区域所提取出的微表情特征。减少光照不均、噪声、物体遮挡等因素影响，增加系统的鲁棒性。

主权项

1.一种基于视频的动态微表情识别方法，其特征在于包括以下步骤：步骤一：视频序列预处理；步骤二：计算预处理后视频序列的一定数量的帧，用插值法定点插值到指定长度视频并进行精确对齐；步骤三：将指定长度视频分成视频块，得到视频子集Y₁,Y₂,…,Y_M，其中，M为视频块的个数；步骤四：提取视频子集的动态特征，计算视频子集的权重信息；步骤五：根据计算结果对视频序列进行分类和识别，所述识别和分类方法为：A1：将预处理后的定长视频序列划分成训练集和测试集，对测试集中划分出的所有测试视频子块和训练集中划分出的所有的训练视频子块进行描述，并计算每个测试视频子块到所有训练视频对应的子块之间的距离；A2：对于测试集中的每一个测试视频所划分出的视频块，用加权模糊分类法进行模糊分类；A3：计算出测试视频的每个视频块的视频子块对于所有训练视频的对应视频子块的隶属度，得到视频子块的分类结果；A4：对各个视频子块得到的分类结果进行融合，得到每一个视频块的带有权重的分块隶属度和带有权重的总隶属度；A5：利用最大隶属度原则，对人脸图像的动态微表情进行分类。