[发明专利]一种基于个人用户的情绪识别方法

说明书

本发明提供了一种基于个人用户的情绪识别方法，包括对用户进行面部特征采集，根据面部特征建立新建特征库，新建特征库与历史特征库进行匹配，提示匹配差异，提示匹配结果的步骤。本发明根据人脸特征变化，不断发现面部明显特征丰富数据库。且本发明通过面部识别进行身份识别后，对个人不同情绪下的面部特征进行匹配，情绪识别的精准度更高。

技术领域

本发明涉及图像处理应用领域，具体涉及一种基于个人用户的情绪识别方法。

背景技术

随着人工智能科学的飞速发展，如何使计算机能够识别人类的表情进而得到人类的情感状态，已经越来越多地受到计算机科学、心理学等学科的关注。

目前在情感计算领域已出现了诸多情感模型，但大多局限于图像的整体融合训练，情感模型结果不够精准，无法满足细微表情状态下的情绪状态判断。尤其是针对于个人用户，无法快速获得个人用户的情绪表情信息，迫切需要加以改进。

发明内容

为解决上述问题，本发明提供了一种基于个人用户的情绪识别方法。本发明根据人脸特征变化，不断发现面部明显特征丰富数据库。且本发明通过面部识别进行身份识别后，对个人不同情绪下的面部特征进行匹配，情绪识别的精准度更高。

为实现所述技术目的，本发明的技术方案是：一种基于个人用户的情绪识别方法，包括以下步骤：

S1：对用户进行面部特征采集；

S2：根据面部特征建立新建特征库；

S3：新建特征库与历史特征库进行匹配；

S4：提示匹配差异；

S5：提示匹配结果。

进一步，所述新建特征库和历史特征库包括肤色库、面部形状库、五官库、差异库至少一种。

进一步，所述差异库是在新建特征库和历史特征库对比分析，得出的个人面部特征在除肤色库、面部形状库、五官库外的区别特征。

进一步，所述历史特征库是以个人ID和情绪种类为目录进行存放的。

进一步，所述历史特征库的建立包括以下步骤：

T1：播放视频感染用户情绪；

T2：采集用户在不同情绪种类下的面部特征；

T3：以个人ID为一级目录，以情绪种类为二级目录，存放用户面部的肤色库、面部形状库、五官库、差异库。

进一步，所述提示匹配差异，确认匹配结果包括以下步骤：

P1：新建特征库与历史特征库进行匹配，提示差异库，提示并确认个人ID匹配结果；

P2：新建特征库与步骤T3中的个人ID目录下的肤色库、面部形状库、五官库、差异库进行匹配，确认情绪种类匹配结果。

进一步，所述新建特征库与历史特征库进行匹配，提示差异库，提示并确认个人ID匹配结果的匹配步骤是以差异库为主要权重进行匹配的。

进一步，所述新建特征库与历史特征库进行匹配，提示并确认个人ID匹配结果后，所述历史特征库在个人ID目录下加入新建特征库。

作为本发明的优选，所述面部特征采集可采用拍照、3D扫描的一种。

作为本发明的优选，所述五官库包括三庭五眼的比例位置关系。

本发明的有益效果在于：

1)本发明根据人脸变化，不断发现差异库中的面部明显特征，深度挖掘出更多可作为面部匹配的高权重特征，大大提高了个人身份ID的识别效率和精准度。