CN104091153A - 应用于聊天机器人的情绪判断方法 - Google Patents

Abstract

本发明提供一种应用于聊天机器人的情绪判断方法，其包括采集人脸数字图像的图像采集装置，其特征在于：其包括以下步骤：1）建立人脸表情数据库，存储人脸在不同表情下的面部特征；2）通过所述图像采集装置定期收集聊天者的数字图像；3）从所述数字图像中识别聊天者的五官，统计聊天者面部特征；4）根据聊天者面部特征，从所述人脸表情数据库中获得和上述位置关系对应的表情，作为聊天者的表情。本发明提供一种应用于聊天机器人的情绪判断方法，其充分运用人脸识别技术、心理学知识，通过判断聊天者的真实含义，从而调整聊天内容，使得聊天者获得接近真实的聊天感受，从而极大提高聊天机器人的真实感、准确性。

Description

应用于聊天机器人的情绪判断方法

技术领域

本发明涉及一种信息技术，尤其是应用于聊天机器人的识别谈话对象情绪的方法。

背景技术

聊天机器人是一种通过人工智能技术识别文字语意，并合理选择答案，到达于模拟真人聊天目的的机器人（软件），如最近网络爆炒的微信平台的“微软小冰”。目前，聊天机器人的开发都集中在提高识别对方的语意，选择合理的答案的阶段，相关的研究很多，其还仅限于双方的文字沟通。然而实际上的语言沟通，绝非局限于语言，还包括表情、肢体动作等。相同的语言，配以不同的表情和语气，其可能表达完全相反的含义。比如，某人说“你请我吃饭？”，配以一个不屑一顾的表情，可能表明的是拒绝，而配以惊喜的表情，这显然是接受。聊天机器人的发展趋势应当是综合这些相关内容，到达一个尽可能真实、可信的沟通过程，使得聊天者产生和真人聊天的“错觉”。

 

发明内容

针对上述问题，本发明提供一种真实感强、判断准确的应用于聊天机器人的情绪判断方法。

本发明提供一种应用于聊天机器人的情绪判断方法，其包括采集人脸数字图像的图像采集装置，其特征在于：其包括以下步骤：

1）建立人脸表情数据库，存储人脸在不同表情下的面部特征；

2）通过所述图像采集装置定期收集聊天者的数字图像；

3）从所述数字图像中识别聊天者的五官，统计聊天者面部特征；

4）根据聊天者面部特征，从所述人脸表情数据库中获得和上述位置关系对应的表情，作为聊天者的表情。

优选的，所述步骤1）中存储人脸以下表情中的面部特征：无表情、快乐、哀伤、焦虑、愤怒、忧愁、厌恶、惊讶、轻蔑。

优选的，所述步骤1）中按以下栏位存储人脸不同表情中的面部特征：人种、性别、年龄。

优选的，所述面部特征包括：眉毛方向、两个眉毛之间的距离、眼睛大小、瞳孔大小、两嘴角角度、嘴巴大小、上下嘴唇形状、鼻孔直径。

优选的，所述步骤3）中，还包括从所述数字图像中识别获取聊天者头部动作、双肩动作和手部动作。

优选的，还包括以下步骤：

5）根据聊天内容获得聊天主题，并以当前聊天者的语言和表情为依据，判断聊天者对当前聊天主题的真实态度。

优选的，还包括以下步骤：

6）根据步骤5）中得到的聊天者对当前聊天主题的真实态度调整聊天的策略：改变聊天主题、修正机器人对聊天主题的观点、调整机器人的语言风格。

本发明针对现有技术中的不足，提供一种真实感强、判断准确的应用于聊天机器人的情绪判断方法。其充分运用目前业已成熟的人脸识别技术、心理学常识等，通过不断判断聊天者的真实含义，从而调整聊天内容，使得聊天者获得接近真实的聊天感受，从而极大提高聊天机器人的真实感、准确性。本发明不仅可以用于聊天机器人，同样也可以应用于机器人、安全监控设备等。

 

附图说明

下面结合附图和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。

图1是本发明的流程图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，并使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合实施例及实施例附图对本发明作进一步详细的说明。

如图1所示，本发明的一种应用于聊天机器人的情绪判断方法，包括以下步骤：

1）建立人脸表情数据库，存储人脸在不同表情下的面部特征；主要包括：无表情、快乐、哀伤、焦虑、愤怒、忧愁、厌恶、惊讶、轻蔑等常见表情。各种表情都会有对应的面部特征，例如：· 伤心。面部特征包括眯眼，眉毛收紧，嘴角下拉，下巴抬起或收紧。害怕。害怕时，嘴巴和眼睛张开，眉毛上扬，鼻孔张大。愤怒。这时眉毛下垂，前额紧皱，眼睑和嘴唇紧张。 厌恶。厌恶的表情包括嗤鼻，上嘴唇上抬，眉毛下垂，眯眼。 惊讶。惊讶时，下颚下垂，嘴唇和嘴巴放松，眼睛张大，眼睑和眉毛微抬。 轻蔑。轻蔑的著名特征就是嘴角一侧抬起，作讥笑或得意笑状。只要捕获聊天者这些面部特征的变化，即可判断出聊天者的当前心情。并且根据：人种、性别、年龄进行分类，因为，不同人种、性别和年龄的人，表达表情时的面部特征肯定不同。例如，很多白种人在表达相同情感时，面部表情比黄种人要更为夸张，动作幅度大。此外，还可以进行表情丰富和不丰富进行区分，有人表情丰富，就像人们常说的“高兴不高兴都挂在脸上”，而有的人则相对表情单一，仅能通过局部细微的变化，才能扑捉到他真实的心理。根据聊天者的历史聊天记录，机器人可以给聊天者进行一定的分类：表情丰富或表情不丰富。从而采用不同的判断策略，以提高判断的准确性。

2）通过图像采集装置定期收集聊天者的数字图像；此即通过摄像头等设备，在聊天的同时，实时采集聊天者的图像，主要包括面部表情，肩部动作、头部动作和手部动作。肩部动作包括耸肩等常见动作；头部动作包括点头、摇头等常见动作；手部动作包括摆手、挥手、下压、抬手等常见动作。

3）从数字图像中识别聊天者的五官，统计聊天者面部特征，面部特征包括：眉毛方向、两个眉毛之间的距离、眼睛大小、瞳孔大小、两嘴角角度、嘴巴大小、上下嘴唇形状、鼻孔直径；

4）根据聊天者面部特征，从人脸表情数据库中获得和上述位置关系对应的表情，作为聊天者的表情。

5）根据聊天内容获得聊天主题，并以当前聊天者的语言和表情为依据，判断聊天者对当前聊天主题的真实态度。例如，聊天机器人在陈述某件事实时，聊天者回复“不可能吧？”，聊天机器人则可以通过其表情来加以佐证，聊天者表情惊讶，表明其可能已经接受这个事实；如果聊天者表情轻蔑，显示他并不认可这个事实。

6）根据步骤5）中得到的聊天者对当前聊天主题的真实态度调整聊天的策略：改变聊天主题、修正机器人对聊天主题的观点、调整机器人的语言风格，以适应聊天者，使得聊天者获得相对较为愉悦的聊天体验。毕竟，聊天机器人只是一个陪人聊天的工具，而非真实的人，没有必要和聊天者进行争辩等聊天内容，一个相对倾向于聊天者的观点和主张，更容易让聊天者获得愉悦的聊天感受。其中，步骤2-6）是聊天机器人在聊天过程中，随聊天的进度而反复使用的过程。

以上所述，仅为本发明的具体实施方式。本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到的变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。因此，本发明的保护范围应该以权利要求所界定的保护范围为准。

Claims (7)

1.一种应用于聊天机器人的情绪判断方法，其包括采集人脸数字图像的图像采集装置，其特征在于：其包括以下步骤：

1）建立人脸表情数据库，存储人脸在不同表情下的面部特征；

2）通过所述图像采集装置定期收集聊天者的数字图像；

3）从所述数字图像中识别聊天者的五官，统计聊天者面部特征；

4）根据聊天者面部特征，从所述人脸表情数据库中获得和上述位置关系对应的表情，作为聊天者的表情。

2.根据权利要求1所述的应用于聊天机器人的情绪判断方法，其特征在于：所述步骤1）中存储人脸以下表情中的面部特征：无表情、快乐、哀伤、焦虑、愤怒、忧愁、厌恶、惊讶、轻蔑。

3.根据权利要求2所述的应用于聊天机器人的情绪判断方法，其特征在于：所述步骤1）中按以下栏位存储人脸不同表情中的面部特征：人种、性别、年龄。

4.根据权利要求3所述的应用于聊天机器人的情绪判断方法，其特征在于：所述面部特征包括：眉毛方向、两个眉毛之间的距离、眼睛大小、瞳孔大小、两嘴角角度、嘴巴大小、上下嘴唇形状、鼻孔直径。

5.根据权利要求4所述的应用于聊天机器人的情绪判断方法，其特征在于：所述步骤3）中，还包括从所述数字图像中识别获取聊天者头部动作、双肩动作和手部动作。

6.根据权利要求5所述的应用于聊天机器人的情绪判断方法，其特征在于：还包括以下步骤：

5）根据聊天内容获得聊天主题，并以当前聊天者的语言和表情为依据，判断聊天者对当前聊天主题的真实态度。

7.根据权利要求6所述的应用于聊天机器人的情绪判断方法，其特征在于：还包括以下步骤：

6）根据步骤5）中得到的聊天者对当前聊天主题的真实态度调整聊天的策略：改变聊天主题、修正机器人对聊天主题的观点、调整机器人的语言风格。