[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

说明书

本发明涉及人工智能领域，公开了一种用户情绪识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质，包括：获取用户的人脸图像；提取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面部图像识别用户对产品页面的整体情绪信息，通过预置的关键模型并根据关键部位图像识别用户对产品页面的关键情绪信息；根据整体情绪信息和关键情绪信息，得到用户对产品页面的综合情绪信息。本发明还涉及区块链技术，信息可存储于区块链节点中。本发明不仅准确的反映了用户对当前产品页面中产品的兴趣倾向，还避免了当前的基于回溯分析事后行为以构建兴趣标签，导致获得的兴趣标签无法直接反映用户对产品的兴趣倾向以及真实情绪的问题。

技术领域

本发明涉及人工智能的生物识别技术领域，尤其涉及一种用户情绪识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质。

背景技术

随着基于互联网和大数据的商业的深度发展，各企业单位需要根据用户的行为和兴趣特征构建用户的兴趣标签，以便于构建更适合用户的推送及消费方案。

目前通常是对用户的消费记录，浏览记录等事后行为进行回溯和分析，用以构建所述兴趣标签，但是，这种兴趣标签不仅无法直接反应用户对产品的兴趣倾向(即：用户购买某一产品可能不是因为喜欢，而是因为拼单、搭配等原因)，而且因兴趣标签的构建是基于事后行为的回溯分析，导致兴趣标签无法反映用户当前的情绪特征，最终导致兴趣标签的标准不准确、不及时。

发明内容

本发明的目的是提供一种用户情绪识别方法、装置、计算机设备及可读存储介质，用于解决现有技术存在的因兴趣标签的构建是基于事后行为的回溯分析并且无法直接反映用户对产品的兴趣，导致无法准确及时的获得用户当前的情绪特征的问题。

为实现上述目的，本发明提供一种基于生物识别的用户情绪识别方法，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。

上述方案中，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。

上述方案中，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。

上述方案中，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。

上述方案中，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。