CN106919924A - 一种基于人面识别的情绪分析*** - Google Patents

一种基于人面识别的情绪分析*** Download PDF

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Abstract

本发明提供一种基于人面识别的情绪分析***，其包括图像采集模块、颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块和大数据处理模块，通过软件***对学习者进行拍摄，并通过网络服务器辅助对图像进行处理分析，建立人面模型分析学习者的微表情变化和行为动态，从而分析出拍摄对象的情绪变化，本发明具有分析准确和相应速度快的优点。

Description

一种基于人面识别的情绪分析***
技术领域
本发明属于智能软件技术领域，尤其涉及一种基于人面识别的情绪分析***。
背景技术
情感能力是人类智能的重要标志，情感计算机技术是和谐人机交互与人工智能领域中新的研究方向，也是数学、信息科学、智能科学、神经科学、以及生理、心理科学等多学科交叉的新结合点，是建立自然和谐、友好的智能人机环境的基础理论与技术之一，旨在通过赋予计算机***识别、理解、表达和适应人的情感的能力，来建立和谐人机环境。
人脸识别，是基于人的脸部特征信息进行身份识别的一种生物识别技术。用摄像机或摄像头采集含有人脸的图像或视频流，并自动在图像中检测和跟踪人脸，进而对检测到的人脸进行脸部的一系列相关技术，通常也叫做人像识别、面部识别。
微表情，是心理学名词。人们通过做一些表情把内心感受表达给对方看，在人们做的不同表情之间，或是某个表情里，脸部会“泄露”出其它的信息。“微表情”最短可持续1/25秒，虽然一个下意识的表情可能只持续一瞬间，但这种特性，很容易暴露情绪。当面部在做某个表情时，这些持续时间极短的表情会突然一闪而过，而且有时表达相反的情绪。“微表情”一闪而过，通常甚至清醒的作表情的人和观察者都察觉不到。在实验里，只有10%的人察觉到。比起人们有意识做出的表情，“微表情”更能体现人们真实的感受和动机，通过人面识别再结合微表情和心理学知识可以进一步分析出人类情绪的变化。
发明内容
基于存在上述问题，本发明提供一种基于人面识别的情绪分析***，其包括图像采集模块、颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块和大数据处理模块，通过软件***对学习者进行拍摄，并通过网络服务器辅助对图像进行处理分析，建立人面模型分析学习者的微表情变化和行为动态，从而分析出拍摄对象的情绪变化，本发明具有分析准确和相应速度快的优点。
一种基于人面识别的情绪分析***，其包括图像采集模块、颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块和大数据处理模块；
图像采集模块连接到拍摄设备，通过拍摄设备对人像进行拍摄，并根据颜色分析模块的信息反馈控制拍摄设备调整拍摄角度和拍摄焦距，以拍摄最佳图像；
颜色分析模块接收图像采集模块所采集到的图像，分析图像的颜色参数、根据图像颜色变化判断人面的范围，将人面位置反馈到图像分析模块并将人面位置信息发送到像素统计模块；
像素统计模块接收人面位置信息后对人面位置图像进行像素化、结合数据库人面特征数据对图像像素进行像素统计人面识别；
特征点分析模块根据像素统计模块分析的人面结果结合数据库中微表情特征进行分析、定义人面特征点；
建模模块将像素统计模块和特征点分析模块的分析结果结合生成人面模型，并在模型上标定特征点，根据特征点分析模块的实时分析调整特征点位置，记录特征点位置变化位移；
情绪分析模块更据人面模型上的特征点位置变化位移，调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化；
大数据处理模块连接到互联网服务器，采集互联网数据并协助颜色分析模块、像素统计模块和特征点分析模块进行对应的大数据分析计算，根据分析结果更新数据库信息。
其中，所述的情绪分析模块包括微表情分析模块和行为分析模块。
其中，所述的数据库包括人面特征数据库、微表情特征数据库和心理行为特征数据库。
其中，所述的图像采集模块包括静态图像采集模块和动态图像采集模块，静态图像采集模块采集人面的静态图像，动态图像采集模块采集人面的动态图像。
其中，所述的数据库包括本地数据库和互联数据库。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明作进一步的描述。
一种基于人面识别的情绪分析***，其包括图像采集模块、颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块和大数据处理模块；
图像采集模块连接到拍摄设备，通过拍摄设备对人像进行拍摄，并根据颜色分析模块的信息反馈控制拍摄设备调整拍摄角度和拍摄焦距，以拍摄最佳图像；
颜色分析模块接收图像采集模块所采集到的图像，分析图像的颜色参数、根据图像颜色变化判断人面的范围，将人面位置反馈到图像分析模块并将人面位置信息发送到像素统计模块；
像素统计模块接收人面位置信息后对人面位置图像进行像素化、结合数据库人面特征数据对图像像素进行像素统计人面识别；
特征点分析模块根据像素统计模块分析的人面结果结合数据库中微表情特征进行分析、定义人面特征点；
建模模块将像素统计模块和特征点分析模块的分析结果结合生成人面模型，并在模型上标定特征点，根据特征点分析模块的实时分析调整特征点位置，记录特征点位置变化位移；
情绪分析模块更据人面模型上的特征点位置变化位移，调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化；
大数据处理模块连接到互联网服务器，采集互联网数据并协助颜色分析模块、像素统计模块和特征点分析模块进行对应的大数据分析计算，根据分析结果更新数据库信息。
作为优选实施例，所述的情绪分析模块包括微表情分析模块和行为分析模块。
作为优选实施例，所述的数据库包括人面特征数据库、微表情特征数据库和心理行为特征数据库。
作为优选实施例，所述的图像采集模块包括静态图像采集模块和动态图像采集模块，静态图像采集模块采集人面的静态图像，动态图像采集模块采集人面的动态图像。
作为优选实施例，所述的数据库包括本地数据库和互联数据库。
以上所述实施例仅表达了本发明的一种实施方式，其描述较为具体和详细，但并不能因此而理解为对本发明专利范围的限制。应当指出的是，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。因此，本发明专利的保护范围应以所附权利要求为准。

Claims (5)

1.一种基于人面识别的情绪分析***，其特征在于，其包括图像采集模块、颜色分析模块、像素统计模块、特征点分析模块、建模模块、数据库、情绪分析模块和大数据处理模块；
图像采集模块连接到拍摄设备，通过拍摄设备对人像进行拍摄，并根据颜色分析模块的信息反馈控制拍摄设备调整拍摄角度和拍摄焦距，以拍摄最佳图像；
颜色分析模块接收图像采集模块所采集到的图像，分析图像的颜色参数、根据图像颜色变化判断人面的范围，将人面位置反馈到图像分析模块并将人面位置信息发送到像素统计模块；
像素统计模块接收人面位置信息后对人面位置图像进行像素化、结合数据库人面特征数据对图像像素进行像素统计人面识别；
特征点分析模块根据像素统计模块分析的人面结果结合数据库中微表情特征进行分析、定义人面特征点；
建模模块将像素统计模块和特征点分析模块的分析结果结合生成人面模型，并在模型上标定特征点，根据特征点分析模块的实时分析调整特征点位置，记录特征点位置变化位移；
情绪分析模块更据人面模型上的特征点位置变化位移，调用数据库中的微表情特征和心理行为特征分析人物情绪和情绪的变化；
大数据处理模块连接到互联网服务器，采集互联网数据并协助颜色分析模块、像素统计模块和特征点分析模块进行对应的大数据分析计算，根据分析结果更新数据库信息。
2.根据权利要求1所述的基于人面识别的情绪分析***，其特征在于，所述的情绪分析模块包括微表情分析模块和行为分析模块。
3.根据权利要求1所述的基于人面识别的情绪分析***，其特征在于，所述的数据库包括人面特征数据库、微表情特征数据库和心理行为特征数据库。
4.根据权利要求1所述的基于人面识别的情绪分析***，其特征在于，所述的图像采集模块包括静态图像采集模块和动态图像采集模块，静态图像采集模块采集人面的静态图像，动态图像采集模块采集人面的动态图像。
5.根据权利要求1所述的基于人面识别的情绪分析***，其特征在于，所述的数据库包括本地数据库和互联数据库。
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