摘要
本发明公开了一种基于面部表情的矿工工作压力识别方法，包括：持续采集作业人员面部的第一图像并进行数据缓存，基于缓存阈值将第一图像输出；对第一图像进行灰度化处理，得到灰度图像；利用双线性插值算法和直方图均衡化算法对灰度图像进行归一化处理，得到归一化图像；利用高斯滤波算法对归一化图像进行降噪处理，得到降噪图像；利用表情识别模型对降噪图像进行特征提取，确定表情类型，并将表情类型传输至压力预警模块确定是否触发预警。本发明的表情识别模型采用深度可分离卷积和动态自适应特征融合模块高效提取面部特征，提高图像识别的准确率，解决了现有技术在复杂环境下表情识别准确率低的问题。
