[发明专利]一种基于特征级上下文信息感知的面部情感识别方法有效
| 申请号： | 202010692930.3 | 申请日： | 2020-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN111985330B | 公开（公告）日： | 2022-01-28 |
| 发明（设计）人： | 孙强;张龙涛 | 申请（专利权）人： | 西安理工大学 |
| 主分类号： | G06V40/16 | 分类号： | G06V40/16;G06V10/46;G06V10/774;G06V10/771 |
| 代理公司： | 西安弘理专利事务所 61214 | 代理人： | 宁文涛 |
| 地址： | 710048 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于特征级上下文信息感知的面部情感识别方法，步骤如下：1、确定训练样本集和测试样本集；2、提取训练样本的人脸区域并统一尺寸；3、采集每个人脸图像的面部特征点，筛选情感相关部位特征点，确定面部情感区域；4、提取所有面部情感区域的MU‑CLBP特征值；5、将MU‑CLBP特征值送入SVR训练，获得SVR情感模型；6、获取测试样本集中所有测试样本MU‑CLBP特征值，并将测试样本MU‑CLBP特征值送入SVR情感模型，得到arousal和valence预测值。本发明通过对面部情感区域筛选克服对整张人脸图像分析时存在的特征冗余情况；且充分挖掘与利用像素点邻域上下文信息，识别结果准确度高。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 特征 上下文 信息 感知 面部 情感 识别 方法 | ||
【主权项】：
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