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申请/专利权人：中国人民解放军空军军医大学

摘要：本发明公开了一种基于面部肌肉运动监测的情绪动态识别方法和装置，涉及智能分析技术领域。该方法包括：获取一侧人脸面部表情活动幅度大的关键区域的肌肉移动数据和另一侧人脸面部表情活动幅度大的关键区域的连续帧图像；获取与情绪相关的多个情绪状态，并将每个情绪状态和其对应的连续帧图像进行关联、将每个情绪状态与同一位置同一时刻连续帧图像对应的肌肉移动数据进行关联以形成训练集，通过训练集构建情绪识别模型；将实时获取的肌肉移动数据和连续帧图像输入情绪识别模型中，获得对应的情绪状态。该方法通过肌肉移动数据和连续帧图像训练构建情绪识别模型，并通过运动数据填补微小动作图像采集不到的部分，从而获得准确的情绪检测结果。

主权项：1.一种基于面部肌肉运动监测的情绪动态识别方法，其特征在于，包括以下步骤：获取一侧人脸面部表情活动幅度大的关键区域的肌肉移动数据和另一侧人脸面部表情活动幅度大的关键区域的连续帧图像，并将所述肌肉移动数据和所述连续帧图像分别对应至对称的关键区域；其中，所述关键区域，包括：脸部的前额区域、眉毛区域、眼眶区域、腮颊区域、嘴角区域、下颚区域和鼻尖区域；获取与情绪相关的多个情绪状态，并将每个情绪状态和其对应的连续帧图像进行关联、将每个情绪状态与同一位置同一时刻连续帧图像对应的肌肉移动数据进行关联以形成训练集，通过训练集构建情绪识别模型；将实时获取的肌肉移动数据和连续帧图像输入情绪识别模型中，获得对应的情绪状态，其具体步骤包括：对不同关键区域对应的连续帧图像分别进行拼接，并提取各关键区域拼接后图像的图像特征数据；根据图像特征数据的变化情况，判断各关键区域是否发生肌肉变化：当各关键区域均发生变化时，则根据图像特征数据确定各关键区域的肌肉变化特征数据，并根据肌肉变化特征数据与情绪状态的对应关系，确定对应的情绪状态；当各关键区域的一个关键区域或多个关键区域未发生变化时，则判断未发生变化的局部区域图像对应的同一位置同一时刻的肌肉移动数据是否发生变化：如果发生变化，则将肌肉移动数据转换为相应的肌肉变化特征数据，并根据肌肉变化特征数据与情绪状态的对应关系，确定对应的情绪状态；所述根据图像特征数据确定各关键区域的肌肉变化特征数据，包括：所述图像特征数据包括：与时间和位置对应的轮廓信息和纹理信息；分析同一关键区域内的轮廓信息和纹理信息，确定关键区域的肌肉移动趋势并确定肌肉变化状态；根据同一关键区域内的轮廓信息和纹理信息，确定轮廓最大变化边界和纹理最大延伸范围，并通过轮廓最大变化边界和纹理最大延伸范围确定最大面部表情变化边界；计算边界区域的面积以作为肌肉变化面积；将图像特征数据中的最大时间作为肌肉变化时间；所述将肌肉移动数据转换为相应的肌肉变化特征数据，包括：所述肌肉移动数据包括：与时间和位置对应的肌肉移动距离；通过同一关键区域内不同三维位移传感器对应的肌肉移动距离，确定相对于人脸面部表情活动幅度大的关键区域几何中心点的肌肉移动方向；根据所有移动方向确定关键区域的肌肉移动趋势并确定肌肉变化状态；通过同一关键区域内不同三维位移传感器对应的肌肉移动距离最大值和肌肉变化状态，确定最大面部表情变化边界，并计算边界区域的面积以作为肌肉变化面积；将肌肉移动数据中的最大时间作为肌肉变化时间；其中，所述肌肉变化特征数据包括：肌肉变化状态、肌肉变化面积和肌肉变化时间；其中，所述肌肉变化状态包括：收缩、舒展、上跳和下陷。

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