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公开(公告)号：CN105913038B
公开(公告)日：2019-08-06
申请号：CN201610265428.8
申请日：2016-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06K9/00
Abstract: 本发明提供一种基于视频的动态微表情识别方法，属于动态识别技术领域。本发明包括以下步骤：视频序列预处理；计算预处理后视频序列的一定数量的帧，用插值法定点插值到指定长度视频并进行精确对齐；将指定长度视频分成视频块，得到视频子集；提取视频子集的动态特征，计算视频子集权重和视频子集特征权重；根据计算结果对视频序列进行分类和识别。本发明的有益效果为：有效的突出带有较多表情信息的人脸区域所提取出的微表情特征，削弱带有较少表情信息的人脸区域所提取出的微表情特征。减少光照不均、噪声、物体遮挡等因素影响，增加系统的鲁棒性。
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公开(公告)号：CN107220591A
公开(公告)日：2017-09-29
申请号：CN201710295623.X
申请日：2017-04-28
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
CPC classification number: G06K9/00302 , G06K9/00221 , G06K9/00335 , G06K9/00765 , G06K9/629 , G06K2009/00322 , G10L15/24
Abstract: 本发明提供了一种多模态智能情绪感知系统，包括采集模块、识别模块、融合模块，所述识别模块包括基于表情的情绪识别单元、基于语音的情绪识别单元、基于行为的情绪识别单元、以及基于生理信号的情绪识别单元，所述识别模块中的各情绪识别单元对多模态信息进行识别，从而获得情绪分量，所述情绪分量包含情绪类型和情绪强度，所述融合模块将所述识别模块的情绪分量进行融合实现人体情绪的准确感知。本发明的有益效果是：相较于现有技术，本发明可以更加准确地识别出情绪，有效检测出用户在表里不一的情况下的真实情绪。
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公开(公告)号：CN105913038A
公开(公告)日：2016-08-31
申请号：CN201610265428.8
申请日：2016-04-26
Applicant: 哈尔滨工业大学深圳研究生院
IPC: G06K9/00
CPC classification number: G06K9/00315 , G06K9/00288 , G06K9/00724
Abstract: 本发明提供一种基于视频的动态微表情识别方法，属于动态识别技术领域。本发明包括以下步骤：视频序列预处理；计算预处理后视频序列的一定数量的帧，用插值法定点插值到指定长度视频并进行精确对齐；将指定长度视频分成视频块，得到视频子集；提取视频子集的动态特征，计算视频子集权重和视频子集特征权重；根据计算结果对视频序列进行分类和识别。本发明的有益效果为：有效的突出带有较多表情信息的人脸区域所提取出的微表情特征，削弱带有较少表情信息的人脸区域所提取出的微表情特征。减少光照不均、噪声、物体遮挡等因素影响，增加系统的鲁棒性。
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