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表情信息识别方法、装置、设备、可读存储介质及产品 

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申请/专利权人:北京字跳网络技术有限公司

摘要:本公开实施例提供一种表情信息识别方法、装置、设备、可读存储介质及产品,该方法包括:获取当前帧图像、当前帧图像的历史图像和后继图像,其中,图像中包括目标对象的面部图像;根据所述当前帧图像、历史图像以及后继图像,确定当前帧图像的目标面部图像特征;以及基于所述目标面部图像特征确定当前帧图像中目标对象的表情信息。有利于提高由目标面部图像特征确定出的表情信息的准确性,还可以提高所确定的连续帧图像间分别对应的表情信息的连续性。

主权项:1.一种表情信息识别方法,所述方法应用于虚拟对象表情模拟场景中,包括:获取当前帧图像、当前帧图像的历史图像和后继图像,其中,图像中包括目标对象的面部图像;根据所述当前帧图像、历史图像以及后继图像,确定当前帧图像的目标面部图像特征;以及基于所述目标面部图像特征确定当前帧图像中目标对象的表情信息;对于连续图像帧中的任一帧图像,所述根据所述当前帧图像、历史图像以及后继图像,确定当前帧图像的目标面部图像特征,包括:基于预先设置的历史图像所包括的历史图像帧的数量,以及后继图像所包括的后继图像帧的数量,确定当前图像帧的目标面部图像特征涉及的图像的帧数;根据所述当前图像帧的目标面部图像特征涉及的图像的帧数,确定预设队列的长度;将所述目标对象的相邻连续多帧图像分别对应的面部图像特征按照各帧图像分别对应的顺序依次输入到特征提取网络,得到各帧图像分别对应的面部图像特征,相邻帧图像的图像特征用于在对图像进行图像特征提取时出现的偏差进行纠正;将各帧图像分别对应的面部图像特征按照各帧图像分别对应的顺序依次输入到所述预设队列中;若所述预设队列已填满,则通过特征融合网络对所述预设队列中各帧图像对应的面部图像特征进行融合,得到所述当前帧图像帧的目标面部图像特征;所述特征融合网络为一维卷积网络;将所述预设队列中的首个元素出队,并在所述预设队列的队尾输入原预设队列队尾对应的图像帧的后一帧图像的目标对象的面部图像特征,并判断新的预设队列是否被填满;若是,则基于新的预设队列长度,执行对所述新的预设队列中各帧图像对应的面部图像特征进行融合的步骤;若所述预设队列未填满,则不对所述预设队列中的各元素进行融合。

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