一种基于视频图像序列的人脸表情识别方法

摘要

本发明公开了一种基于视频图像序列的人脸表情识别方法，涉及人脸识别领域，包括如下步骤：（1）身份验证：从视频中捕捉图像，获得该视频中的用户信息，然后通过与人脸训练样本的比对，进行身份验证，确定用户表情库；（2）表情识别：对视频进行纹理特征提取，获得用户表情程度最大化时的关键帧，将关键帧图像与步骤（1）确定的用户表情库中的表情训练样本进行比对，达到表情识别的目的，最终输出表情识别的统计结果。本发明提供通过纹理特征分析视频中获取的关键帧，并建立用户表情库对用户表情进行表情识别，能有效抑制干扰、降低计算复杂度和提高识别率。

主权项

一种基于视频图像序列的人脸表情识别方法，其特征在于包括如下步骤：(1)身份验证：从视频中捕捉图像，获得该视频中的用户信息，然后通过与人脸训练样本的比对，进行身份验证，确定用户表情库；(2)表情识别：对视频进行纹理特征提取，获得用户表情程度最大化时的关键帧，将关键帧图像与步骤(1)确定的用户表情库中的表情训练样本进行比对，最终输出表情识别的统计结果；包括如下步骤：(21)视频关键帧提取：(211)采用逆差矩特征参数提取视频所反映的纹理特征，得到视频每帧的纹理特征参数值随着视频帧的变化曲线；(212)对步骤(211)所述变化曲线参数进行最大最小归一化处理；(213)对步骤(211)所述变化曲线进行曲线平滑拟合处理；(22)人脸区域的检测；(23)人脸区域的定位；(24)人脸表情特征的提取；(25)表情特征的分类识别；(26)表情识别结果输出。