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申请/专利权人：广州漫友文化科技发展有限公司

摘要：本发明涉及表情识别技术领域，且公开了一种图片角色表情特征提取及表情识别、变脸的方法，包括以下步骤：对相机进行立体标定获得左右相机之间的相对位置关系矩阵，通过光流特征提取模块，将图片表情等分为若干片段，对矫正后的图片目标表情进行目标区域背景移除，提取包含面部三庭五眼的目标区域二值图像，将训练好的ResNet18网络模型部署在远程控制平台，采集图片目标表情进行识别学习，该图片角色表情特征提取及表情识别、变脸的方法，通过数字区域定位和字符分割，实现跨领域人脸表情识别的整体特征与基于面部三庭五眼局部特征的相适应，提高了跨场景人脸表情识别准确率，提高不同目标域数据集的通用配合。

主权项：1.一种图片角色表情特征提取及表情识别、变脸的方法，其特征在于，包括以下步骤：S1、对相机进行立体标定获得左右相机之间的相对位置关系矩阵，在图片的的四个角点处分别设置边界特征点，根据目标域和源域的人脸特征及目标域和源域特征的对应关系，构建人脸表情特征图，并通过无线传输设备发送至远程控制平台；S2、通过光流特征提取模块，将图片表情等分为若干片段，在每个片段中随机挑选一帧图像与该片段的起始帧和尾帧一起计算光流图，并与随机翻转后的光流图融合，得到每一片段的光流融合特征，对含有边界特征点的图片表情进行透视投影变换，通过数字区域定位和字符分割，将字符图像归一化得到标准像素尺寸后标记，生成源域特征数据集；S3、对矫正后的图片目标表情进行目标区域背景移除，提取包含面部三庭五眼的目标区域二值图像，采用ResNet18网络模型从每一片段的光流融合特征中提取深度特征，并将属于一个微表情图片的所有深度特征采用自注意力权重融合成一个图片级别深度特征；S4、对二值图像进行形态学滤波后对经形态学滤波后的二值图像中组头区域和组成员区域进行判别性特征，提取利用源域特征数据集的表情标签及人脸表情特征图像对特征提取器及分类器进行预训练；S5、将训练好的ResNet18网络模型部署在远程控制平台，采集图片目标表情进行识别学习；S6、利用加权深度特征提取模块，用于将图片级别深度特征与每个片段的深度特征再次拼接作为对应片段的新的深度特征，并将属于一个图像的所有新的深度特征采用相关注意力权重融合成一个考虑到片段与图像比例之间关系的加权视频级别深度特征；S7、通过重定向单元用以将源域特征数据集内部存储的不同类别的图片表情移植到目标图片表情。

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