基于智能感知的人脸细微表情情绪推定算法

人脸局部纹理的细微变化是判定情绪的关键视觉线索,但是表情的细微变化捕捉难度较大,且特征提取易出现偏差,提出一种基于智能感知的人脸细微表情情绪推定算法。通过滤波去除人脸图像干扰,采用差分法提取出连续图像中的人脸区域。使用Fisher线性变换确定RGB向量的最佳投影方向,区分人脸局部特征区域,提取细微表情特征。加入变分自编码器,将注意力模型嵌入到变分自编码网络中,根据网络关注推定不同类型情绪的重要特征。将未标记的特征输入到变分编码器中展开训练,同时将提取到的特征作为特征提取器,智能感知不同类型的面部表情,最终实现人脸细微表情情绪推定。仿真测试结果表明,所研究算法能够精准提取人脸细微表情特征,通过细微表情推定的情绪精度也较高,查全率和查准率可达97%,验证了该算法的可应用性。