技术特征：
1.一种可疑对象筛选方法，其特征在于，包括：步骤1，获取重点交通站点黑名单中可疑对象的第一面部数据和包含压抑、恐惧、蔑视三种异常微表情的微表情样本，构建可疑对象异常微表情数据库；步骤2，在所述可疑对象异常微表情数据库中，利用所述微表情样本的起始帧和顶点帧进行计算，得到光流特征，并将所述光流特征输入块划分卷积网络进行模型训练，得到异常微表情识别模型；步骤3，对目标图像进行人脸区域估计和关键点特征提取，得到第二面部数据；步骤4，将所述第二面部数据输入所述异常微表情识别模型进行异常微表情识别，得到识别结果，所述识别结果包含压抑、恐惧、蔑视三种中任意一种或多种异常微表情；步骤5，根据识别结果确定可疑度，并根据所述可疑度筛选出可疑对象。2.根据权利要求1所述的可疑对象筛选方法，其特征在于，所述步骤1包括：获取重点交通站点黑名单中多个可疑对象的第一面部数据；在casme系列数据集中提取压抑、恐惧、蔑视三种异常微表情样本；针对多个所述可疑对象中的每一个可疑对象，通过区域感知人脸交换技术，给每个所述可疑对象生成一套包含压抑、恐惧、蔑视三种异常微表情的异常微表情样本，构建可疑对象异常微表情数据库。3.根据权利要求2所述的可疑对象筛选方法，其特征在于，所述步骤2包括：在所述可疑对象异常微表情数据库中提取所述样本的起始帧和顶点帧；对所述起始帧和所述顶点帧进行计算，得到四种光流特征；针对四种所述光流特征中的每一种光流特征，将所述光流特征进行划分，得到多个子块；将多个所述子块分别输入块划分卷积网络中进行模型训练，得到异常微表情识别模型。4.根据权利要求3所述的可疑对象筛选方法，其特征在于，所述步骤3包括：获取目标图像；在第一阶段特征提取中，采用二次机会区域生长方法对所述目标图像中的人脸区域进行估计，提取主要特征，代价函数如下：其中，t0是评估的候选特征点，d
n
为平均交叉函数，用于累积掩模区域内的强度变化，d
d
为中心加权函数，用于计算被遮挡区域中心部分与边界部分的强度差，l是一个常数，l(p)表示p点的强度，v是单位阶跃函数；在第二阶段特征提取中提取所述目标图像的关键点特征，代价函数如下：提取的所述主要特征和所述关键点特征组成第二面部数据。5.根据权利要求4所述的可疑对象筛选方法，其特征在于，所述异常微表情识别模型包括：依次连接的聚合块、第一完全连接层、第二完全连接层和归一化指数函数；将所述第二面部数据输入至所述聚合块进行特征聚合后依次输入所述第一完全连接
层、所述第二完全连接层和所述归一化指数函数进行微表情识别，输出识别结果，所述识别结果包含压抑、恐惧、蔑视三种中任意一种或多种异常微表情。6.根据权利要求5所述的可疑对象筛选方法，其特征在于，所述步骤5包括：根据所述识别结果确定可疑度，计算公式如下：其中，dos表示可疑度，表示恐惧的异常微表情，表示压抑的异常微表情，表示蔑视的异常微表情，e是一个常数，n是适配相关异常微表情的人脸运动单元au的总数。7.一种可疑对象筛选装置，其特征在于，包括：获取模块，用于获取重点交通站点黑名单中可疑对象的第一面部数据和包含压抑、恐惧、蔑视三种异常微表情的微表情样本，构建可疑对象异常微表情数据库；训练模块，用于在所述可疑对象异常微表情数据库中，利用所述微表情样本的起始帧和顶点帧进行计算，得到光流特征，并将所述光流特征输入块划分卷积网络进行模型训练，得到异常微表情识别模型；提取模块，用于对目标图像进行人脸区域估计和关键点特征提取，得到第二面部数据；识别模块，用于将所述第二面部数据输入所述异常微表情识别模型进行异常微表情识别，得到识别结果，所述识别结果包含压抑、恐惧、蔑视三种中任意一种或多种异常微表情；筛选模块，用于根据识别结果确定可疑度，并根据所述可疑度筛选出可疑对象。8.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至6任一项所述的可疑对象筛选方法。9.一种可疑对象筛选设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至6任一项所述的可疑对象筛选方法。
技术总结
本发明提供了一种可疑对象筛选方法，包括：获取重点交通站点黑名单中可疑对象的第一面部数据和微表情样本，构建可疑对象异常微表情数据库；在可疑对象异常微表情数据库中，利用微表情样本的起始帧和顶点帧进行计算，得到光流特征，并将光流特征输入块划分卷积网络进行模型训练，得到异常微表情识别模型；对目标图像进行人脸区域估计和关键点特征提取，得到第二面部数据；将第二面部数据输入异常微表情识别模型进行异常微表情识别，得到识别结果；根据识别结果确定可疑度，并根据可疑度筛选出可疑对象，根据识别结果筛选出可疑对象；实现了在智能旅检的无感通关条件下，提高了站内工作人员筛选可疑对象的实时性和准确性。作人员筛选可疑对象的实时性和准确性。作人员筛选可疑对象的实时性和准确性。
技术研发人员：余绍黔 单洽 谷任成 陈新宇
受保护的技术使用者：湖南工商大学
技术研发日：2022.12.02
技术公布日：2023/3/28