科创中国
3D人脸表情识别方法和装置
成果类型：: 新技术
发布时间: 2022-11-07 16:24:36
科技成果产业化落地方案
方案提交机构：“科创中国”智能技术体系化应用专业科技服务团| 毕光元 | 2022-11-09 14:02:42
随着3D数据采集技术的不断发展，3D数据的采集速度迅速提升，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。
根据本发明提供的一种3D人脸表情控制方法及系统，包括如下步骤：步骤1：创建一个标准人头模型，以人物表情图片作参考，对这个标准人头模型设置骨骼，参考人体肌肉结构以区域形式设定骨骼数量；步骤2：通过对标准人头模型添加skin蒙皮，以设定每根骨骼的权重，其中，骨骼的权重是指骨骼影响标准人头模型的范围和影响值的大小；步骤3：调整骨骼位置、方向、大小，从而控制标准人头模型的表情。本发明可以输入任意人头和任意人体进行结合，对人脸细节的模拟效果好，计算复杂度低，操作简单，具有良好的普适性。
北航工研院相关研发团队
表情是人类及其他动物从身体外观投射出的情绪指标，多数指面部肌肉及五官形成的状态，常见的表情包括愤怒、厌恶、恐惧、高兴、悲伤和惊讶等等。人脸通过面部表情之间的协同运动，拉伸面部皮肤来做出相应表情。人脸表情识别在人类情绪识别和人机交互系统中发挥着越来越重要的作用。
随着3D数据采集技术的不断发展，3D数据的采集速度迅速提升，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在的运动，正是由于面部各肌肉的协同运动产生了不同的表情，因此，现有的模型变形等表情识别控制方法准确率不高，且制作复杂需要大量的时间。
本成果可支持技术转让，技术合作，技术咨询等方式合作。
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