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申请/专利权人：深圳市卡司通展览股份有限公司

摘要：本发明公开了一种基于内投影技术的机器人面部表情调控系统及方法，用于图像处理技术领域，该机器人面部表情调控系统包括：面部表情识别模块、对话内容匹配模块、数字化表情生成模块、面部表情同步显示模块及调控模块。本发明通过实时捕捉和分析对话者的面部表情，机器人能更自然、更精确地响应人类的情绪和反应，分进化算法和LM算法的结合优化了特征组合和分类模型，提高了计算效率，同时保证了较快的处理速度，通过准确和及时的表情识别与回应，机器人能更好地理解和满足用户的情绪和需求，从而提升用户的整体满意度和交互体验。

主权项：1.一种基于内投影技术的机器人面部表情调控系统，其特征在于，该机器人面部表情调控系统包括：面部表情识别模块、对话内容匹配模块、数字化表情生成模块、面部表情同步显示模块及调控模块；面部表情识别模块，用于利用预先安装在机器人眼部的摄像头采集对话者的面部表情图像，并通过面部表情分类模型对面部表情图像进行特征提取和分类；对话内容匹配模块，用于将特征提取和分类后的面部表情特征与自然语言处理技术结合，生成与面部表情特征相匹配的对话内容；数字化表情生成模块，用于将采集到的面部表情特征转化为数字化动画，并呈现对话者的面部表情；面部表情同步显示模块，用于利用内投影技术将数字化动画投射到机器人的面部屏幕，同步显示与对话者相匹配的面部表情；调控模块，用于通过与云端的连接，实时接收并更新最新的面部表情特征和对话内容，调控机器人的面部表情和语音输出；所述面部表情识别模块在利用预先安装在机器人眼部的摄像头采集对话者的面部表情图像，并通过面部表情分类模型对面部表情图像进行特征提取和分类时包括：利用预先安装在机器人眼部的摄像头，实时捕获对话者的面部表情图像；通过利用连续图像帧的均值作为动态阈值，并结合多结构元素形态滤波技术，提取面部表情的面部表情特征；利用差分进化算法对提取的面部表情特征进行优化，确定最佳的特征组合和参数；基于最佳的特征组合和参数构建面部表情分类模型，并利用LM算法对面部表情分类模型进行训练；对训练后的面部表情分类模型进行性能评估，并识别和分类各面部表情；所述通过利用连续图像帧的均值作为动态阈值，并结合多结构元素形态滤波技术，提取面部表情的面部表情特征包括：获取对话者的面部表情图像，并将面部表情图像转换为灰度图像；利用基础形态学滤波去除灰度图像中的噪声；计算每一帧灰度图像的全局平均灰度值，并利用前一帧的全局平均灰度值作为当前帧处理的自适应阈值；根据面部表情识别的预设目标，定义面部表情特征的结构元素，并对结构元素进行形态滤波；基于自适应阈值，对形态滤波后的结构元素进行二值化处理，识别并标记面部特征区域；通过比较连续帧中的面部特征区域的位置、大小和形状上的变化，检测面部表情的变动，并实现面部表情变化的连续追踪；所述基于最佳的特征组合和参数构建面部表情分类模型，并利用LM算法对面部表情分类模型进行训练包括：构建面部表情分类模型的架构，确定架构中各层的类型、层数及参数；对通过差分进化算法确定的最佳特征组合进行划分和标准化处理；设置LM算法的超参数；利用处理后的特征进行面部表情分类模型的训练，通过前向传播计算模型的预测结果，并利用LM算法的超参数进行误差的反向传播和模型参数的更新；在验证集上评估模型性能，根据评估结果调整超参数或模型架构；在测试集上测试面部表情分类模型的性能，评估在实际应用中的准确性。

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