基于AU人脸运动单元识别假笑男孩的真实表情

本文摘要：预示着人工智能的发展和普及，嵌入式在我们的生活中也扮演着更加最重要的起到。人们总是实在机器冷冰冰的，不取食人间烟火，而情绪情感辨识则确实为人们搭起起了与他人交流的桥梁。如果机器能辨识面临对象当下的情绪，就能更佳地作出反应。情绪辨识也是人工智能领域里的热门研究课题。 毕竟大家对假笑男孩的表情包在都不陌生，那怎么样才能辨识出有图片中的小男孩的现实表情呢？相比于更为少见的图片分类模型，我们2020-03-30 来闲谈一聊一种基于AU（人脸运动单元）的情绪识别方法。

预示着人工智能的发展和普及，嵌入式在我们的生活中也扮演着更加最重要的起到。人们总是实在机器冷冰冰的，不取食人间烟火，而情绪情感辨识则确实为人们搭起起了与他人交流的桥梁。如果机器能辨识面临对象当下的情绪，就能更佳地作出反应。情绪辨识也是人工智能领域里的热门研究课题。

毕竟大家对假笑男孩的表情包在都不陌生，那怎么样才能辨识出有图片中的小男孩的现实表情呢？相比于更为少见的图片分类模型，我们2020-03-30 来闲谈一聊一种基于AU（人脸运动单元）的情绪识别方法。我们一般将少见的表情分成7种，即安静、吃惊、气愤、哀伤、快乐、不安、反感（恶心）。在美国心理学家PaulEkman明确提出的面部不道德编码系统中，又将人们的各种情绪与许多的人脸运动单元（AU）展开关联。这里讲解的方法自由选择了其中几组关联度较高的AU（0～5），作为情绪评判的标示。

其中，AU0回应抱住上嘴唇和人中区域的肌肉，AU1回应颔部上升，AU2回应嘴角剪切，AU3回应眉毛太低并连为一体，AU4回应嘴角夹住向下倾斜，AU5回应抱住眉毛外角。上图可以看见，这个男生有所不同的情绪，对应各个AU的数值也各不相同。

而本方法也是利用这6种AU的数值作为输出，对最后情绪做到一个精确的辨别。明确模型如下图所闻：如图中右图，输出的6种AU的数值经过一层说明了层，再行经过一层仅有链接，最后利用softmax作为输入，自由选择一种情绪标签作为最后的结果。当然，各个AU数值的计算出来只不过也是一个更为前沿的研究课题，当前也有许多的深度自学模型，比如DRML、EAC－Net，可以再行先前与大家共享。最后，我想要，男孩的假笑应当不会被归入disgust吧，你们实在呢？。

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