基于GAN的车载表情数据构建方法、系统、装置和车辆

本申请提供基于GAN的车载表情数据构建方法、系统、装置和车辆，涉及智能驾驶技术领域，该方法通过整合车载场景参数、标准表情视频和带属性标签的人脸图像，利用关键点检测技术分析并提取面部动作单元及其表情强度和持续时间来生成结构化动作描述。进而，调用生成对抗网络模型生成与目标表情类型对应的合成视频，并对这些视频进行动态裁剪及按预设间隔抽帧以获得多帧合成图像。最终，通过对合成图像进行双模型过滤确保数据质量，并执行隐私匿名化处理，从而生成高质量的车载表情数据集。这种方法不仅降低了数据采集成本，还提高了数据集的多样性和准确性，有效增强了表情识别算法在实际车载环境中的性能和可靠性。