[发明专利]一种情绪识别方法及其装置

权利要求书

1.一种情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤：

采集识别对象面部图像的步骤；

面部图像处理的步骤，

包括提取面部图像特征区变化参数的步骤和建立个人ID后将参数发送至数据库的步骤；

建立数据库的步骤；

通过训练表情判别特征模型，得出情绪输出的步骤；

其中，所述面部图像处理步骤包括以下步骤：

S1：采集识别对象面部图像，通过面部识别技术，根据面部特征分为前额区、鼻翼区、眉区、唇周区、脸颊区至少五个区域，并对所述各个区域分别放大进行数据分析，所述数据分析是对前额细纹变化、鼻翼收缩、眉毛间距和抖动、唇周外形变化、脸色变化参数的分析；

S2：利用图像压缩技术对采集到的图像进行图像预处理；

S3：建立个人ID，将步骤S1中数据分析后的参数发送至数据库中的参数库，将步骤S2中图像预处理后的图像发送至数据库中的图像库；并且

其中，所述训练表情判别特征模型，得出情绪输出的步骤包括以下步骤：

第一：以个人ID目录下的图像库和参数库进行训练，得到个人表情判别特征模型；

第二：以图像库和参数库整体进行训练，得到整体表情判别特征模型；

第三：所述个人表情判别特征模型将个人的所述预处理图像和参数结合，形成情绪特征指数，并融合对比个人表情判别特征模型将情绪分类并分级，输出为情绪类别和情绪级数；

第四：在个人ID目录下的图像库和参数库经验数据不足时，整体表情判别特征模型将所有人的所述预处理图像和参数结合，形成情绪特征指数，并融合对比整体表情判别特征模型将情绪分类并分级，输出为情绪类别和情绪级数。

2.根据权利要求1所述的一种情绪识别方法，其特征在于，所述步骤S1中数据分析还包括对血压参数、脉搏参数、体温参数的分析。

3.根据权利要求1所述的一种情绪识别方法，其特征在于，所述建立数据库步骤包括以下步骤：

第一步：通过模糊逻辑和D-S融合技术将数据分析后得到的参数和图像预处理后的图像分别参照对比历史数据库中的参数库和图像库，判断是否具有所述个人ID的历史参数或图像；

第二步：在历史数据库中具有所述个人ID的历史参数或图像时，将此个人ID更新为历史个人ID，并在历史个人ID目录下添加参数和预处理图像；在历史数据库中没有所述个人ID的历史参数或图像时，将此个人ID存储为新的个人ID目录，并在新的个人ID目录下存储参数和预处理图像。

4.根据权利要求3所述的一种情绪识别方法，其特征在于，所述模糊逻辑是根据所述面部特征各分区的权重进行的参照对比。

5.根据权利要求1所述的一种情绪识别方法，其特征在于，所述训练表情判别特征模型是以所述图像库为主体，以所述参数库为参考体进行训练。

6.根据权利要求1所述的一种情绪识别方法，其特征在于，所述个人表情判别特征模型和整体表情判别特征模型根据图像库和参数库的更新不断深度学习。