3D 人脸表情识别方法和装置

随着 3D 数据采集技术的不断发展，3D 数据的采集速度迅速 — 6 — 提升，与传统的 2D 数据相比，3D 数据具有更高的分辨率，同时 包含了更多的有用信息，能够很好的克服 2D 数据在人脸表情识 别中遇到的光照和姿态影响的问题，现有的 3D 人脸识别方法大 部分利用面部的整体或单纯的将面部简单划分为若干个矩形块， 通过提取不同的特征向量来达到表情识别的目的。然而，采用现 有技术的方法，没有考虑到面部表情产生的深层原因是由于面部 肌肉的运动，正是由于面部各肌肉的协同运动产生了不同的表情， 因此，现有表情识别方法识别准确率不高。 该项目利用各个肌肉块对不同表情的影响不同的特点，采用 对各表情对应的识别准确率最高的肌肉块组合，对各表情进行识 别，从而提高最终识别结果的准确率。在识别过程中，首先通过 获取待测试人脸各表情对应的特征肌肉块组合的特征向量，由于 各表情的特征肌肉块组合是针对对应表情识别准确率最高的肌 肉块组合，根据各表情对应的特征肌肉块组合的特征向量，获取 待测试人脸各表情的识别概率，在待测试人脸各表情的识别概率 中，将具有最大识别概率的表情，确定为待测试人脸的表情，能 够提高识别的准确率。 — 7 —