专利汇可以提供一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法及数据监测系统专利检索,专利查询,专利分析的服务。并且本 发明 涉及一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法及数据监测系统。鲁棒的正则化编码,通过正则回归系数对给定 信号 进行鲁棒回归。为了减少遮挡部分对人脸表情识别系统的影响,待识别的表情图像的每个 像素 点将被分配不同的权重由于被遮挡部分的像素点应该分配较小的值,通过连续 迭代 的方法直到权重收敛于设定的权重 阈值 ;待测图像的最终稀疏表示将通过最优的权重矩阵进行计算,并且待测表情图像的分类结果将根据每类训练样本逼近待测表情图像的最小残差决定。本发明对各种脸部遮挡情况都有较好的去除遮挡能 力 和提高遮挡情况下的人脸表情识别率有重要意义,是一种有效的并对随机遮挡具有鲁棒性的人脸表情识别方法。,下面是一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法及数据监测系统专利的具体信息内容。
1.一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法,其特征在于:
首先,对待测的人脸表情图像的每个像素点赋予不同的权重;其次,通过连续迭代得到
收敛的权重矩阵;得到收敛后的权重矩阵后,待测表情图像的最优稀疏表示稀疏可通过计
算得到;最后,计算每类训练表情图像逼近待测表情图像的编码残差,并根据最小逼近残差
的准则将待测表情图像分类到训练表情图像逼近待测表情图像最小逼近残差所对应的类
别;
该识别方法步骤如下:
步骤一:将人脸表情图像库中的表情图像按照七种表情分为七类,即愤怒、厌恶、恐惧、
高兴、中性、悲伤和惊讶,一些表情图像作为训练样本,一些表情图像作为测试样本;
步骤二:对图像库中原始图像进行预处理,通过旋转使眼睛水平面对准,并根据两眼间
的距离来从原始的表情图像裁剪出实验用的只含正面人脸表情的矩形区域,并对待测样本
进行不同程度遮挡,用T表示训练表情图像字典,用y表示待测的表情图像,α是待测的表情
图像y在训练表情图像字典T上的编码向量;
步骤三:对待测的人脸表情图像的每个像素点赋予不同的权重,Wi,i表示分配给待测表
情图像y每个像素点i的权值;首先,定义 Fθ(e)在定义域内某点e0处的一阶泰
勒展开式: 其中,F′θ(e)是Fθ(e)的导数,R1(e)是Fθ(e)的高阶余
项;定义ρ′θ是ρθ的导数,并且有F′θ(e0)=[ρ′θ(e0,1);ρ′θ(e0,2);…;ρ′θ(e0,n)];e0,i是e0的第i位元素;
步骤四:设置初值,对待测表情图像y设置初值,首先应该初始化y的编码残差e,对e初
始化为e=y-Tα(0),α(0)是初始编码向量,由于待测表情图像y所属类别事先未知,α(0)的合理初始编码向量可以设置为 这样Tα(0)表示的就是所有训练表情图像的平均
表情图像;
步骤五:不断迭代优化更新权重W,直到权重收敛为止,即相邻迭代权重之间的差异足
够小,当式(2)成立时停止迭代:
||W(t)-W(t-1)||2/||W(t-1)||2<γ 式(2)
其中,γ是较小的正数,W(t)表示在t状态的权重,W(t-1)表示在t-1状态的权重;
步骤六:得到收敛后的权重矩阵W后,最优的稀疏表示 称为鲁棒的正则化编码通过下
式得到:
步骤七:计算每类训练表情图像逼近待测表情图像y的逼近残差ri(y),式(4)为:
其中, 是 第i类训练样本空间的最终的编码向量,Wfinal是最终的权重矩阵,k表示
表情的类别数;
步骤八:根据最小逼近残差的准则,待测表情图像y最终将被分类到训练表情图像逼近
待测表情图像残差最小的类别,由式(5)判断:
从而对待测的表情图像进行识别分类。
2.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法,其特征在于:
步骤三中,为使F′θ(e)严格显凸性便于最小化,近似余项为 其
中,W是对角矩阵,为了使e中的元素独立且在Fθ(e)中ei和ej(i≠j)没有交叉项;Fθ(e)在e=
0取得最小值的同时,它的近似值 在e=0也应取得最小值;令F′θ(0)=0,可以得到W的
对角元素。
3.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法,其特征在于:
步骤三中,所述
ρθ(e)具有以下性质:
(1)ρθ(0)是ρθ(e)的局部最小值;
(2)对称性:ρθ(ei)=ρθ(-ei);
(3)单调性:当|e1|>|e2|时,ρθ(e1)>ρθ(e2);不失一般性,令ρθ(0)=0;如式(1)权重函数最好选择逻辑函数:
Wi,i=ρ′θ(e0,i)/e0,i 式(1)
根据ρθ的性质,ρ′θ(ei)和ei符号相同,所以Wi,i为非负的标量,令Wi,i∈[0,1]。
4.根据权利要求1所述的一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法,其特征在于:
步骤六中,通常情况下,稀疏编码问题可以定义为公式: 其
中,ε>0的常数,保真项定义为 从贝叶斯估计的观点确切说是最大后验概率估计
观点考虑人脸表示问题;通过字典T对待测表情图像y进行编码,编码向量α的最大后验概
率估计变成 利用贝叶斯公式得: 其中的字
典T改写成T=[r1;r2;…;rn]ri表示T的第i列,而且e=y-Tα=[e1;e2;…en];ei=yi-riα,i=
1,2,…,n;假设元素ei是独立同分布的,并且概率密度函数为fθ(ei),而且
与此同时,假设编码向量α=[α1;α2;…;αm]中的元素αj,j=1,2,…,m
是独立同分布的并且概率密度函数为f0(αj),而且 从而α的最大后验概率估
计为: 令ρθ(e)=-lnfθ(e)和ρ0(α)=-lnf0(α)鲁棒的正则
化编码公式为: 将得到的权重值带入,从而 可以写
成 其中 是由e0决定的标量常量;不考虑 则
鲁棒的正则化编码公式为式(3)。
5.用于权利要求1至4任一项所述的一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法的数据
监测系统,主要由摄像机(1)、显示屏(2)、主机(3)、报警设备(4)组成,其特征在于,所述的
摄像机(1)与显示屏(2)相连,显示屏(2)与主机(3)相连,主机(3)与报警设备(4)相连,所述
摄像机(1)在病房内将病人的图像记录下来在显示屏(2)上显示,主机(3)将显示屏(2)中的
图片进行判别,是否有异常表情,若有则进行图片判别并立即报警,所述的主机的交互界面
分成四个区域,包括:摄像机设置区、表情识别显示区、识别结果判别区、报警设置区。
6.根据权利要求5所述的一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法的数据监测系统,
其特征在于,在相机设置区内,所述的摄像机(1)能够进行360°全方位的监控,对相机的像
素、帧率、图像格式及对比度进行在线控制。
7.根据权利要求5或6所述的一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法的数据监测系
统,其特征在于,在表情识别显示区内包括一个表情识别功能按钮,一个识别结果显示框和
一个表情图像显示窗口,当按下表情识别按钮后,系统将此时的人脸表情图像进行采样,经
过处理在显示窗口进行显示。
8.根据权利要求7所述的一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法的数据监测系统,
其特征在于,在识别结果判别区包含一个表情判别按钮,一个表情判别显示窗口,当按下表
情判别按钮后,系统将此时的人脸表情图像进行判别,并在显示窗口进行显示系统的判别
结果。
9.根据权利要求7所述的一种基于鲁棒的正则化编码表情识别方法的数据监测系统,
其特征在于,在报警设置区包含一个病床号显示窗口,一个LED灯显示窗口,一个报警器,
表情判别若显示有问题,则报警设置区内病床号显示窗口会显示病床号,LED显示窗口会闪
烁,报警器会发出报警声。
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