[发明专利]用户情绪识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质

权利要求书

1.一种基于生物识别的用户情绪识别方法，其特征在于，包括：

获取用户的人脸图像；

提取所述人脸图像中的面部图像和关键部位图像，通过预置的面部模型并根据所述面部图像识别所述用户对所述产品页面的整体情绪信息，通过预置的关键模型并根据所述关键部位图像识别所述用户对所述产品页面的关键情绪信息；其中，所述整体情绪信息用于表征用户面部表情所传达的情绪，所述关键情绪信息用于表征关键部位所传达的情绪；

根据所述整体情绪信息和所述关键情绪信息，得到所述用户对所述产品页面的综合情绪信息。

2.根据权利要求1所述的用户情绪识别方法，其特征在于，所述获取用户的人脸图像之前，所述方法还包括：

当监听到用户端打开预置的产品页面时，则向所述用户端发送权限提示框，接收所述用户端在所述权限提示框中输入的授权信息或禁止信息；若接收到所述禁止信息，则结束。

3.根据权利要求1所述的用户情绪识别方法，其特征在于，所述获取用户的人脸图像之后，所述方法还包括：

对所述人脸图像进行图像处理，用以突出所述人脸图像中的关键部位图像，其中，所述图像处理为依次对所述人脸图像进行几何归一化处理、灰度归一化处理和双线性插值算法处理，所述关键部位图像是指人脸中能够反映情绪特征的具体部位。

4.根据权利要求1所述的用户情绪识别方法，其特征在于，所述面部模型的训练步骤，包括：

获取面部样本，其中，所述面部样本包括面部图像，以及表征所述面部图像中情绪特征的面部标签；

获取第一网络模型，通过所述面部样本训练所述第一网络模型，得到能够根据所述面部图像输出所述面部标签的面部模型。

5.根据权利要求1所述的用户情绪识别方法，其特征在于，所述关键模型的训练步骤，包括：

获取关键样本，其中，所述关键样本包括关键图像，以及表征所述关键图像中情绪特征的关键标签；

获取第二网络模型，通过所述关键样本训练所述第二网络模型，得到能够根据所述关键图像输出所述关键标签的关键模型。

6.根据权利要求1所述的用户情绪识别方法，其特征在于，所述根据所述整体情绪信息和所述关键情绪信息，得到所述用户对所述产品页面的综合情绪信息，包括：

提取所述整体情绪信息中的整体结果和整体比值，以及提取所述关键情绪信息中的关键结果和关键比值；

通过预置的综合计算规则运算所述整体结果及其整体比值，以及所述关键结果及其关键比值得到综合结果和综合比值。

7.根据权利要求1所述的用户情绪识别方法，其特征在于，所述根据所述整体情绪信息和所述关键情绪信息，得到所述用户对所述产品页面的综合情绪信息之后，所述方法还包括：

获取所述产品页面中的产品信息及所述用户端的身份信息，将所述产品信息、所述身份信息及所述综合情绪信息关联；

所述将所述产品信息、所述身份信息及所述综合情绪信息关联之后，所述方法还包括：

将所述综合情绪信息上传至区块链中。

8.一种基于生物识别的用户情绪识别装置，其特征在于，包括：

图像采集模块，用于获取用户的人脸图像；

情绪识别模块，用于提取所述人脸图像中的面部图像和关键部位图像，通过预置的面部模型并根据所述面部图像识别所述用户对所述产品页面的整体情绪信息，通过预置的关键模型并根据所述关键部位图像识别所述用户对所述产品页面的关键情绪信息；其中，所述整体情绪信息用于表征用户面部表情所传达的情绪，所述关键情绪信息用于表征关键部位所传达的情绪；

综合情绪模块，用于根据所述整体情绪信息和所述关键情绪信息，得到所述用户对所述产品页面的综合情绪信息。

9.一种计算机设备，其包括存储器、处理器以及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述计算机设备的处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7任一项所述用户情绪识别方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质上存储有计算机程序，其特征在于，所述可读存储介质存储的所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7任一项所述用户情绪识别方法的步骤。