基于时空图卷积网络的面部表情运动单元识别方法

摘要

本发明公开了基于时空图卷积网络的面部表情运动单元识别方法，通过卷积自编码器对面部运动单元AU区域进行特征提取，然后根据AU时空关系密切程度构造AU序列的时空关系图，最后基于ST‑GCN进行AU识别。本发明应用一种基于时空图卷积网络来进行面部运动单元的识别，通过使用无向时空图模型对AU之间的时空依赖关系进行建模，并使用时空图卷积网络进行AU深度表示特征的学习，以提高AU识别的准确率。本发明可以有效解决AU检测模型鲁棒性差、准确率低等问题，能够被广泛应用于表情分析、情感计算、人机交互应用。