公开(公告)号：CN114708627A

公开(公告)日：2022-07-05

申请号：CN202210186949.X

申请日：2022-02-28

Applicant: 厦门大学

Inventor： 刘昆宏 ,  陈滨 ,  姚俊峰 ,  林伟平 ,  叶晓娜 ,  刘佳桐

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/04 ,  G06K9/62

Abstract: 本发明公开一种应用于社交机器人的人脸微表情识别方法。步骤一：社交机器人从摄像头获取视觉输入。步骤二：社交机器人的中央处理单元对视觉输入进行人脸定位。步骤三：中央处理单元提取四种光流信息的输入组。步骤四：将输入组传入训练好的分块卷积网络中，得到分类后的微表情状态。步骤五：社交机器人的交互层根据用户不同的微表情状态来进行相应的响应。本发明设计了一个全新的基于深度特征增强的分块卷积网络，提高了微表情识别的泛化性和鲁棒性，并应用于社交机器人，使得社交机器人可以实时地根据用户的微表情状态实施不同的响应方式。

公开(公告)号：CN114708627B

公开(公告)日：2024-05-31

申请号：CN202210186949.X

申请日：2022-02-28

Applicant: 厦门大学

Inventor： 刘昆宏 ,  陈滨 ,  姚俊峰 ,  林伟平 ,  叶晓娜 ,  刘佳桐

IPC: G06V40/16 ,  G06V10/82 ,  G06V10/44 ,  G06V10/62 ,  G06V10/764 ,  G06V10/774 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/082

Abstract: 本发明公开一种应用于社交机器人的人脸微表情识别方法。步骤一：社交机器人从摄像头获取视觉输入。步骤二：社交机器人的中央处理单元对视觉输入进行人脸定位。步骤三：中央处理单元提取四种光流信息的输入组。步骤四：将输入组传入训练好的分块卷积网络中，得到分类后的微表情状态。步骤五：社交机器人的交互层根据用户不同的微表情状态来进行相应的响应。本发明设计了一个全新的基于深度特征增强的分块卷积网络，提高了微表情识别的泛化性和鲁棒性，并应用于社交机器人，使得社交机器人可以实时地根据用户的微表情状态实施不同的响应方式。