一种基于复杂环境下的人脸情绪识别方法

摘要

本发明公开了一种基于移动嵌入式的复杂环境下的人脸情绪识别方法，该方法将人脸划分为额头、眉眼、脸颊、鼻子、嘴巴、下巴主要区域，并进一步划分为68个特征点，针对上述特征点，为了实现在各种环境下人脸情绪识别的识别率、准确度和可靠性，在常态情况下使用人脸面部和表情特征分类的方法，在光照、反射、阴影条件下使用Faster R‑CNN基于面部区域卷积神经网络的方法；在运动、抖动、晃动和移动复杂情况下的贝叶斯网络、马尔科夫链、变分推理相结合的方法；在人脸显示不全、多人脸环境、嘈杂背景条件下使用深度卷积神经网络和超解析度对抗性神经网络SRGANs、增强学习、反向传播算法、丢弃算法相结合的方法，有效地促进人脸表情识别的效果、准确度和可靠性。