[发明专利]情绪识别方法、试驾体验评估方法、装置、设备与介质

说明书

本发明提供了一种情绪识别方法、试驾体验评估方法、装置、设备与介质，其中的人脸表情的情绪识别方法，包括：确定当前的一个待识别视频段；所述待识别视频段具有连续的N帧图像；其可以为利用单位时间内图像帧数量较多的慢镜头视频，若所述待识别视频段中的表情为微表情，则：利用微表情识别模型对所述N帧图像进行识别，得到对应的第一情绪信息；若所述待识别视频段中的表情为普通表情，则：自所述N帧图像中选取具有先后次序的K帧图像，利用微表情识别模型对所述K帧图像进行识别，得到对应的第二情绪信息，其中，K小于N。

技术领域

本发明涉及情绪识别领域，尤其涉及一种情绪识别方法、试驾体验评估方法、装置、设备与介质。

背景技术

情绪识别，可理解为对人的情绪进行识别，从而确定对应情绪信息的过程，其中，例如可基于人脸图像进行情绪识别。现有相关技术中，可利用经训练的识别模型对视频中的表情进行情绪识别。

然而，在人的脸部表情中，可能既发生普通表情又发生微表情，其中的微表情可例如脸部表情变化幅度较小的且能够很快恢复原状的表情，若采用普通表情的识别模型对其进行识别，很可能难以识别到情绪信息，或识别到错误的情绪信息。可见，现有技术中难以同时兼顾普通表情的识别与微表情的识别。

发明内容

本发明提供一种情绪识别方法、试驾体验评估方法、装置、设备与介质，以解决难以同时兼顾普通表情的识别与微表情的识别的问题。

根据本发明的第一方面，提供了一种人脸表情的情绪识别方法，包括：

确定当前的一个待识别视频段；所述待识别视频段具有连续的N帧图像；

若所述待识别视频段中的表情为微表情，则：利用微表情识别模型对所述N帧图像进行识别，得到对应的第一情绪信息；

若所述待识别视频段中的表情为普通表情，则：自所述N帧图像中选取具有先后次序的K帧图像，利用微表情识别模型对所述K帧图像进行识别，得到对应的第二情绪信息，其中，K小于N。

可选的，所述微表情识别模型是利用微表情视频素材，以及针对于所述微表情视频素材所标定的情绪信息训练确定的，所述微表情视频素材的帧率与所述待识别视频段的帧率相同，均为第一帧率；

所述普通表情识别模型是利用普通表情视频素材，以及针对于所述普通表情视频素材所标定的情绪信息训练确定的，所述普通表情视频素材的帧率为第二帧率，所述第二帧率小于所述第一帧率。

可选的，其中的N与K是根据所述第一帧率与所述第二帧率确定的。

可选的，所述第二帧率小于60帧/秒，所述第一帧率大于100帧/秒。

可选的，所述微表情与所述普通表情是根据所述待识别视频段中人脸特征点的位置变化幅度区分的。

根据本发明的第二方面，提供了一种试驾体验评估方法，应用于云端或车载智能终端，包括：

控制试驾车辆的摄像头采集车内视频；

利用第一方面及其可选方案涉及的人脸表情的情绪识别方法识别试驾车辆中试驾人员的情绪，所述待识别视频段为所述车内视频中的部分或全部。

根据本发明的第三方面，提供了一种人脸表情的情绪识别装置，包括：

视频段确定模块，用于确定当前的一个待识别视频段；所述待识别视频段具有连续的N帧图像；

第一识别模块，用于若所述待识别视频段中的表情为微表情，则：利用微表情识别模型对所述N帧图像进行识别，得到对应的第一情绪信息；

第二识别模块，用于若所述待识别视频段中的表情为普通表情，则：自所述N帧图像中选取具有先后次序的K帧图像，利用微表情识别模型对所述K帧图像进行识别，得到对应的第二情绪信息，其中，K小于N。