[发明专利]一种基于多尺度采样的微表情自动识别方法

摘要

本发明提供了一种基于多尺度采样的微表情自动识别方法，包括微表情图像序列预处理、微表情特征提取和微表情识别。本发明为减小人脸自然位移和无效区域对微表情识别的影响，本发明采用了一种人脸自动对齐和面部区域有效分块的方法，提高了识别结果的鲁棒性；针对已有特征描述子的不足，本发明提出了一种新颖的微表情特征描述算子CPTOP，CPTOP算子具有和LBP‑TOP算子等数量的采样点数，但使用了多尺度采样的策略，在同等时间复杂度和空间复杂度下获得了更好的描述信息。

主权项

一种基于多尺度采样的微表情自动识别方法，其特征在于，该方法包括微表情图像序列预处理、微表情特征提取和微表情识别；所述微表情图像序列预处理，依次包括人脸特征点检测、人脸对齐和面部分块；所述面部分块是指对微表情图像首帧根据特征点进行分块，形成子块；所述微表情特征提取包括，在每个子块，使用CPTOP算子在灰度化的表情序列XY、XT和YT三个平面上提取直方图特征向量，然后级联成一个高维的特征向量作为CPTOP的特征向量；将上述各子块的高维特征向量级联成更高维的特征向量，作为微表情的描述；微表情识别：通过支持向量机构建多个二元分类器实现多分类，通过上述已知类别的高维特征向量有监督地训练支持向量机参数，实现对未知类别微表情的分类。