基于生成对抗分离与交换表情的面部情绪识别方法和系统

本发明涉及医学电子设备技术领域，公开了一种基于生成对抗分离与交换表情的面部情绪识别方法和系统；所采用的面部表情识别模型的训练过程包括：基于自监督的掩码自编码器对视觉变换器进行预训练；通过视觉变换器中的图像编码器提取两张人脸表情图像对应的人脸特征向量；通过对人脸特征向量进行特征解耦，分离出情感相关特征和情感无关特征，并进行特征交换生成交换人脸特征；将人脸关键点特征与交换人脸特征融合，生成融合特征；基于融合特征并使用生成器生成重建的人脸表情图像和合成的交换人脸表情图像，并约束重建图像与原始人脸表情图像的身份一致性；利用鉴别器对重建图像的真实性进行判别，同时通过分类器基于情感相关特征进行面部情绪分类，优化面部表情识别模型参数。有效解决了现有技术中模型泛化性差、生成质量低及非配对数据训练困难的核心问题，降低了训练成本。