公开(公告)号：CN108038434B

公开(公告)日：2020-06-16

申请号：CN201711262030.X

申请日：2017-12-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 谢利萍 ,  魏海坤 ,  张金霞 ,  郭伟立

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多示例学习的视频人脸表情预检测方法，包括：(1)对训练样本和待测试样本的视频数据进行预处理，提取出视频中每帧图像的人脸面部区域；(2)采用LBP描述子对预处理得到的每帧图像的人脸面部区域进行特征抽取，得到每帧图像的特征向量；(3)根据训练样本的特征向量，基于多示例学习，采用扩展的结构化输出支持向量机，求解表情预检测函数；(4)使用步骤(3)中得到的预检测函数，根据步骤(2)的待测试样本的特征向量，进行人脸表情预检测，得到表情预检测结果。本发明可以实时监测表情，识别率高。

公开(公告)号：CN108038434A

公开(公告)日：2018-05-15

申请号：CN201711262030.X

申请日：2017-12-04

Applicant: 东南大学

Inventor： 谢利萍 ,  魏海坤 ,  张金霞 ,  郭伟立

IPC: G06K9/00 ,  G06K9/62 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多示例学习的视频人脸表情预检测方法，包括：(1)对训练样本和待测试样本的视频数据进行预处理，提取出视频中每帧图像的人脸面部区域；(2)采用LBP描述子对预处理得到的每帧图像的人脸面部区域进行特征抽取，得到每帧图像的特征向量；(3)根据训练样本的特征向量，基于多示例学习，采用扩展的结构化输出支持向量机，求解表情预检测函数；(4)使用步骤(3)中得到的预检测函数，根据步骤(2)的待测试样本的特征向量，进行人脸表情预检测，得到表情预检测结果。本发明可以实时监测表情，识别率高。