[发明专利]快速构建人脸动作单元识别数据集的方法有效

专利信息
申请号: 201910206774.2 申请日: 2019-03-19
公开(公告)号: CN109919124B 公开(公告)日: 2021-01-29
发明(设计)人: 张洪刚;王刚;陈东浩;杨蕊;钟悦;丰雷;张昊妍;陈弘舟 申请(专利权)人: 北京邮电大学;首都医科大学附属北京安定医院;北京红云智胜科技有限公司
主分类号: G06K9/00 分类号: G06K9/00
代理公司: 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 代理人: 叶树明
地址: 100876 *** 国省代码: 北京;11
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摘要: 快速构建人脸动作单元识别数据集的方法,包括:标注手册的建立;AU的选定与处理;选定与步骤二相同的待标注AU和标注成员分组方式;本发明采用机器标注+人工修正、分组标注、多一致性准则和标注样例集的方法,在尽量减少人工标注成本的同时,保证了标注准确性,降低了标注复杂性,保持了不同标注人员的一致性,该方法能够在较短的时间内快速构建人脸动作单元识别数据集,极大的降低了人力成本,且很好的解决了现有技术中,多人标注时一致性难以统一的不足。
搜索关键词: 快速 构建 动作 单元 识别 数据 方法
【主权项】:
1.快速构建人脸动作单元识别数据集的方法,其特征在于,包括:步骤一、标注手册的建立;依据《FACS》标准,对其内容进行汉化,结合标注专家的意见,加入标注过程中常见的注意事项,形成标注手册,此手册在标注培训和标注过程中使用;步骤二、AU的选定与处理;选定所要标注的AU,对目标标注AU和标注成员分成数量对应的组;获取所有待标注的原始视频文件,对视频文件拆帧获取人脸原始图片;选择AU强度检测器D,设定一致性阈值δ_1和δ_2;使用强度检测器D对所有待标注的人脸原始图片进行检测,得到机器标注的结果D_L;从所有待标注的人脸原始图片中,筛选出每个人不同的AU、不同强度的样例图片,标注专家对D_L中相应的标注结果进行修正,形成标注样例集,对所有标注人员使用FACS标准和标注样例集,针对各自所在的分组进行相应的AU认知培训;对AU分组中的任意一组而言,对该AU分组的标注组的所有成员和标注专家,取同一组图片的机器标注结果,根据D_L中对本AU分组下的AU机器标注结果和标注样例集,依据FACS标准进行修正,得到各个分组标注修正结果;对上一步的修正结果,使用ICC(Intraclass Class Correlation组内相关系数)+绝对差异的一致性准则计算一致性;达到一致性要求,进入步骤三;未达到一致性要求,重复步骤二操作;步骤三:选定与步骤二相同的待标注AU和标注成员分组方式;获取所有待标注的原始视频文件,对视频文件拆帧获取人脸原始图片,方式与步骤二同;选择AU强度检测器D,设定一致性阈值δ_1和δ_2;使用强度检测器D对所有待标注的人脸原始图片进行检测,得到机器标注的结果D_L;各AU分组分别留取10%,其余90%对该AU分组内所有成员等分,即该组内的所有标注成员,分别对不同组图片进行标注;所有标注成员和标注专家对实现留取好的10%进行统一标注,计算一致性进行一致性确认;若一致性符合要求,继续下一步骤;否则,返回步骤二,一致性达到要求后重新回到步骤三标注本组图片;将不同AU分组的AU标注结果融合为全部AU结果,基于原始图片和融合后的整体AU标注结果建立训练人脸动作单元识别的数据集,优化检测器D进而加速数据集搭建,完成全部数据集搭建;一致性的计算包括如下步骤:S1:对同一组AU标注结果,首先计算ICC分值;其中:N为当前组标注图片数目,ICC分数对应阈值δ_1,且将其高于δ_1的情况下判定为符合ICC一致性要求;S2:对于出现AU强度标注为0较多的情况,ICC分值会出现负值,此时计算所有标注之间绝对差异:其中:N为当前组标注图片数目,diff为所求绝对差异,对应阈值δ_2,且将其低于δ_2的情况下判定为符合绝对差异一致性要求。
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