[发明专利]情绪识别方法及系统、及应用该方法的智能看护系统

说明书

技术领域

本发明涉及情绪识别领域，特别是涉及一种情绪识别方法及系统、及应用该方法的智能看护系统。

背景技术

情绪是人的感觉、思想和行为的综合状态，其既包括人们由于个人经历对外界或自身刺激的心里反应，也包括随之产生的生理反应。情绪在人们的日常生活沟通交流中至关重要，而情绪识别可以应用到多个领域，如智能机器人控制、娱乐、教育、卫生保健甚至市场营销领域。

目前，情绪的识别一般是基于人的面部表情、声音或肢体语言等外在特征，虽然这些特征容易提取，但是也容易被伪装，尤其是当人们不想让别人知道他们的想法时，很可能会作出与上述特征相反的其它反应，故根据人体面部表情、声音或肢体语言等外在特征实现情绪识别的方法的可靠性较低，不能保证识别出来的情绪即为人体此时的情绪。

为了解决上述问题，现有也提出了一种基于脑电信号的情绪识别方法，以获取人体的内在特征，从而提高情绪识别的可靠性。但是，目前基于脑电信号的情绪识别的研究，大多数都还处于实验室状态，离实际应用尚有相当距离，其存在的主要问题有：

1、脑电信号的采集质量尚待改善、稳定性不高，且成本较高；

2、脑电信号的采集所在的真实环境较为复杂，会对脑电信号造成较大的影响，且脑电信号的处理对于伪迹去除算法有较高要求，需要更加有效地伪迹去除算法才能够将脑电信号中掺杂的眼电、肌电、心电、工频干扰、电磁干扰等信号及与情绪不相关的其它脑电信号去除掉；因此，脑电信号的预处理即去除伪迹信号的处理对算法的要求较高，实现难度较大；

3、由于脑电信号在信号表征的过程中具有一定的个性差异，且不同被试者对于同一刺激材料的反应存在差异，如何从这种差异中寻找稳定的情绪与脑电信号特征的对应关系，从而基本消除个体差异性，是一个具有挑战性的问题。

发明内容

为解决上述现有技术的缺点和不足，本发明提供了一种情绪识别方法及系统，通过从人脸图像处理和人体脑电波处理两方面入手，并利用信息融合技术将人脸和人体脑电波结合处理，实现对人体的情绪识别，提高情绪识别的准确率和可靠性，并降低识别难度和避免个体差异性对情绪识别的影响。另外，为在医疗保健方面，能够及时获取被看护人的情绪状态，以使看护人采取更好的措施对被看护人进行照顾，并实现在被看护人发生紧急状态时使看护人能够及时应对和救助，本发明还提供了一种应用上述情绪识别方法的智能看护系统。

为实现本发明的第一目的，本发明提供了一种情绪识别方法，适于在计算设备中执行，该方法包括以下步骤：

获取同一时刻或同一时间段内的被测人脸图像和脑电信号；

对被测人脸图像和脑电信号分别处理，分别得到表情参数值和内心情绪参数值；

对表情参数值和内心情绪参数值进行数据融合处理，得到情绪融合参数值；

根据情绪融合参数值于预存的情绪融合数据库中识别被测人脸的当前情绪，得到情绪信息。

由此通过以上技术方案，本发明实现了通过从人脸图像处理和人体脑电波处理两方面入手，并利用信息融合技术将人脸和人体脑电波结合处理，实现对人体的情绪识别，提高情绪识别的准确率和可靠性，并降低识别难度和避免个体差异性对情绪识别的影响。

所述步骤获取同一时刻或同一时间段内的被测人脸图像和脑电信号，其中，被测人脸图像的获取包括以下步骤：

调用摄像设备，并控制摄像设备的摄像头朝向被测人体正面；

通过摄像设备获取人体正面图像；

显示人体正面图像，并于人体正面图像中生成人脸检测框；

通过人脸检测框实时检测并确定人体正面图像中的人脸位置，得到被测人脸图像；

以及，脑电信号的获取包括以下步骤：

调用脑电提取设备；

通过脑电提取设备获取被测人体的脑电信号。

通过对此处步骤的限定，有利于保证了人脸图像和脑电信号获取的准确性，从而进一步提高情绪识别的准确度。

进一步，在所述步骤获取同一时刻或同一时间段内的被测人脸图像和脑电信号中，在每天内，每隔时间T1获取一次被测人脸图像，及在获取被测人脸图像的同时每隔时间T2获取一次脑电信号，并根据时间顺序将每次获取的被测人脸图像和脑电信号保存至一初始数据库；所述初始数据库记录有被测人脸图像及其获取时间、脑电信号及其获取时间；

当需要获取同一时刻或同段时间内的被测人脸图像和脑电信号时，调用所述初始数据库，并于所述初始数据库中获取相应的被测人脸图像和脑电信号。