CN117784630A - 一种基于情感识别的智能家居控制方法及*** - Google Patents
一种基于情感识别的智能家居控制方法及*** Download PDFInfo
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Abstract
本发明属于智能家居技术领域，具体是一种基于情感识别的智能家居控制方法及***，包括情感识别模块，情感识别模块用于感知用户的情感状态通过获取用户的面部表情、语音特征、心率变化确定用户的情感状态；控制规则模块，控制规则模块用于根据用户的情感状态制定相应的家居控制，控制规则模块调整灯光亮度、温度、音乐来营造更加愉悦的环境；设备控制模块用于与家居设备连接并进行实现对家居设备的远程控制和调整，监控机构设置于房屋内，监控机构用于对用户进行面部表情捕捉并识别，调节机构用于带动监控机构运转并对不同方向的用户进行面部表情捕捉与识别，具有对用户进行精准捕捉面部特征与语言特征实现智能家居的情感状态调整的效果。
Description
技术领域
本发明涉及智能家居技术领域，具体是一种基于情感识别的智能家居控制方法及***。
背景技术
现有的智能家居的控制操作方式通常有用户登录手机、电脑对家中的智能设备发送指令，然后由智能设备执行相应用户指令。或者是使用语音控制，例如，用户对着手机上的麦克风说“打开电视”，手机将语音指令发送至智能电视(或者智能控制设备)，控制电视机开启。现还有一些图像控制设备，通过图像识别技术中的人脸识别，由用户的不同表情来控制智能设备的运行。
对于现有的智能家居控制操作方式来说，其登录手机等终端对智能设备进行操作，既麻烦又耽误时间。而且有时在登录过程中还需要输入用户名和密码，不方便老人操作，存在着整体操作安全性不高的问题。
而且现有的操作方法，仍然需要获取明确用户指令方可完成操作，操控方法智能化程度不足，无法实现自动对智能设备进行操作。这些操作方法并未真正地实现智能化，无法处理用户较为模糊的指令，无法检测用户的心情和感受，并据此对家居环境作出智能化的调整。
即使采用较为先进的人脸识别方法进行控制，受限于图像人脸识别技术的瓶颈，实现实时分析和抓拍、获取清晰的用户人脸图像非常困难。
针对上述的技术缺陷，现提出一种基于情感识别的智能家居控制方法及***解决方案。
发明内容
为解决上述问题，本发明一种基于情感识别的智能家居控制***提供如下技术方案：
包括：
情感识别模块，所述情感识别模块用于感知用户的情感状态通过获取用户的面部表情、语音特征、心率变化确定用户的情感状态；
控制规则模块，所述控制规则模块用于根据用户的情感状态制定相应的家居控制，当用户情感愉悦时，所述控制规则模块调整灯光亮度、温度、音乐来营造更加愉悦的环境；
设备控制模块，所述设备控制模块用于与家居设备连接并进行实现对家居设备的远程控制和调整，所述设备控制模包括监控机构与调节机构，所述监控机构设置于房屋内，所述监控机构用于对用户进行面部表情捕捉并识别，所述调节机构连接所述监控机构，所述调节机构用于带动所述监控机构运转并对不同方向的用户进行面部表情捕捉与识别；
数据存储和处理模块，所述数据存储与处理模块用于存储和处理所述情感识别模块捕捉的用户信息数据并建立数据库进行数据学习处理生成分析报告。
进一步的，所述监控机构包括摄像头，所述摄像头用于对房屋内用户的面部表情进行拍照记录并生成图像数据库；
安装架，所述安装架用于连接所述摄像头并用于摄像头进行拍摄工作。
进一步的，所述调节机构包括旋转组件，设置于所述安装架上，所述旋转组件连接所述摄像头，并用于带动所述摄像头沿水平方向转动用于对不同位置用户的面部表情进行捕捉；
所述旋转组件包括转动管、转动电机与限位部，所述转动管沿着所述安装架转动穿设，所述转动管的一端连接所述摄像头，所述转动管的另一端连接所述转动电机，所述限位部设置于所述转动管与所述转动电机之间用于连接所述转动管与所述转动电机；
升降组件，设置于所述安装架上，所述升降组件连接所述旋转组件，所述升降组件用于带动所述旋转组件连接的所述摄像头沿竖直方向移动，且配合所述旋转组件带动所述摄像头对不同位置进行用户面部表情捕捉；
所述升降组件包括夹持部与翻转部，所述夹持部设置于所述安装架上，所述夹持部连接所述转动管并用于带动所述转动管沿着安装架的竖直方向进行位移，所述翻转部连接所述夹持部并用于驱动所述夹持部运转。
进一步的，所述情感识别模块包括麦克风、心率监测器，用于获取用户的面部表情、语音特征、心率变化数据，并根据情感识别算法对获取的数据进行分析和识别，确定用户的情感状态。
进一步地，所述控制规则模块包括：
情感分类单元，所述情感分类单元将情感识别模块获取到的情感数据进行分类，并识别出当前的情感状态，所述情感分类单元通过机器学习和深度学习算法来训练和优化，以提高情感分类的准确性；
规则库单元，所述规则库单元根据用户的情感状态，提供相应的控制规则，当用户情感愉悦时，规则库可以根据先前设定的规则自动调整灯光、温度、音乐设备实现智能化的控制；
智能优化单元，所述智能优化单元模块根据机器学习和深度学习算法，通过观察用户反馈和行为，并自适应地调整控制规则以优化***的控制效果。
进一步的，所述数据存储和处理模块用于将所述情感识别模块捕捉的面部表情以及用户语音数据与心率数据进行捕捉分别建立数据，建立数据学习模型进行数据分析，包括如下：
数据采集和存储单元，用于收集和存储传感器获取的情感数据、用户配置信息、学习模型，通过不同类型的数据库或云存储来进行数据的存储和管理；
数据处理和分析单元，用于对采集到的数据进行处理和分析，使用不同数据处理技术和分析算法进行数据清洗；
学习模型管理单元该用于管理和更新用于情感识别、控制规则优化；
数据安全和隐私保护单元，用于保证数据在采集、存储和处理过程中的安全性和隐私保护，采用数据加密、访问控制、匿名化来保护数据的安全性和用户的隐私。
进一步的，所述数据处理和分析单元包括搭建数据处理模型包括如下：
，其中，Cost(w)为代价函数，为目标数据库，λ为惩罚系数，/>为w向量的L2-范数的平方。
进一步的，通过对数据库清洗后搭建回归算法，将数据进行处理分析，包括：
其中Cost(w)为代价函数，为目标数据库，λ为惩罚系数，||w||1为w向量的L1-范数作为惩罚项，L1-范数的含义为向量w每个元素绝对值的和。
进一步地，将数据处理后通过对数据库中的数据特征值计算代价函数的最小值并生成数据分析报告，代价函数最小值计算如下：
其中，为目标数据库，λ为惩罚系数，||w||1为w向量的L1-范数作为惩罚项，L1-范数的含义为向量w每个元素绝对值的和。
根据本发明的另一个方面提供一种基于情感识别的智能家居控制方法，应用于上述所述的一种基于情感识别的智能家居控制***，包括：
步骤一：采集用户的情感数据，包括面部表情、声音和生理数据；
步骤二：对采集到的情感数据进行处理和分析，利用情感识别算法、分类和识别用户的情感状态；
步骤三：制定相应的控制规则和调整方案，在制定控制规则时，根据预设的规则和根据用户的历史反馈和行为进行自适应学习和优化；
步骤四：利用设备控制模块进行对家居设备的远程控制，自动调整家居设备的状态以满足用户的需求；
步骤五：通过收集和分析用户反馈和行为数据，进行学习和优化控制模型和规则，提高控制效果和用户体验；
步骤六；对采集到的情感数据、用户配置信息、学习模型等进行管理和处理，包括数据采集、存储、数据安全和隐私保护，以及数据展示和可视化。
与现有技术相比，本发明的有益效果是：
1、本发明中，通过监控机构设置于房屋内，监控机构用于对用户进行面部表情捕捉并识别，调节机构用于带动监控机构运转并对不同方向的用户进行面部表情捕捉与识别，具有对用户进行精准捕捉面部特征与语言特征实现智能家居的情感状态调整的效果；
2、本发明中，通过采集用户的情感数据，包括面部表情、声音和生理数据；对采集到的情感数据进行处理和分析，利用情感识别算法、分类和识别用户的情感状态；制定相应的控制规则和调整方案，在制定控制规则时，根据预设的规则和根据用户的历史反馈和行为进行自适应学习和优化；利用设备控制模块进行对家居设备的远程控制，自动调整家居设备的状态以满足用户的需求；
3、本发明中，通过收集和分析用户反馈和行为数据，进行学习和优化控制模型和规则，提高控制效果和用户体验；对采集到的情感数据、用户配置信息、学习模型等进行管理和处理，包括数据采集、存储、数据安全和隐私保护，以及数据展示和可视化，具有精准实现智能家居与用户情感交互的效果。
附图说明
为了便于本领域技术人员理解，下面结合附图对本发明作进一步的说明；
图1为本发明一种基于情感识别的智能家居控制***的框架示意图；
图2为本发明一种基于情感识别的智能家居控制方法中的流程示意图；
图3为本发明一种基于情感识别的智能家居控制***中设备控制模块的整体结构示意图；
图4为本发明一种基于情感识别的智能家居控制***中设备控制模块的轴线剖面示意图；
图5为本发明一种基于情感识别的智能家居控制***中计算机结构示意图；
附图标记：1、摄像头；2、安装架；21、连接圈；3、旋转组件；31、转动管；32、转动电机；4、升降组件；41、夹持部；411、夹持环一；412、夹持环二；413、夹持杆；414、夹持块；415、夹持盘；42、翻转部；421、棘轮；422、棘爪；423、转轮。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
如图1-图5所示，本发明公开一种基于情感识别的智能家居控制方法及***，包括：情感识别模块，所述情感识别模块用于感知用户的情感状态通过获取用户的面部表情、语音特征、心率变化确定用户的情感状态；
控制规则模块，所述控制规则模块用于根据用户的情感状态制定相应的家居控制，当用户情感愉悦时，所述控制规则模块调整灯光亮度、温度、音乐来营造更加愉悦的环境；
设备控制模块，所述设备控制模块用于与家居设备连接并进行实现对家居设备的远程控制和调整，所述设备控制模包括监控机构与调节机构，所述监控机构设置于房屋内，所述监控机构用于对用户进行面部表情捕捉并识别，所述调节机构连接所述监控机构，所述调节机构用于带动所述监控机构运转并对不同方向的用户进行面部表情捕捉与识别；
数据存储和处理模块，所述数据存储与处理模块用于存储和处理所述情感识别模块捕捉的用户信息数据并建立数据库进行数据学习处理生成分析报告。
包括摄像头1、安装架2、旋转组件3与升降组件4，摄像头1用于调整并对房屋内用户的面部表情进行捕捉记录；安装架2用于连接摄像头1并用于摄像头1进行检测工作；旋转组件3设置于安装架2上，旋转组件3连接摄像头1，并用于带动摄像头1沿水平方向转动用于对不同位置面部表情捕捉监测；升降组件4设置于安装架2上，升降组件4连接旋转组件3，升降组件4用于带动旋转组件3连接的摄像头1沿竖直方向移动，且配合旋转组件3带动摄像头1对不同位置进行数据检测与记录，在进行房屋内用户的使用时，通过将摄像头1沿着安装架2安装，通过旋转组件3带动摄像头1沿着安装架2多角度转动进行面部表情捕捉监测，通过升降组件4调节摄像头1的高度位置以适应不同高度用户的面部捕捉，具有多角度捕捉用户面部表情的效果。
旋转组件3包括转动管31、转动电机32与限位部，转动管31沿着安装架2转动穿设，转动管31的一端连接摄像头1，转动管31的另一端连接转动电机32，限位部设置于转动管31与转动电机32之间用于连接转动管31与转动电机32。限位部包括连接轴与限位块，连接轴设置于转动电机32的转轴端，连接轴与转动管31插接，限位块沿连接轴的外壁布设，转动管31内壁上设置有限位槽，限位块与限位槽卡接限位，且转动管31沿着连接轴的径向移动。安装架2上设置有连接圈21，连接圈21连接转动管31，连接圈21供转动管31转动以及滑动设置于安装架2上，通过转动电机带动转动连接轴转动，在限位槽与限位块的配合下带动转动管与连接轴同步运转，通过转动电机驱使转动管沿着安装架转动从而带动摄像头转动对不同位置的用户进行面部表情捕捉。
升降组件4包括夹持部41与翻转部42，夹持部41设置于安装架2上，夹持部41连接转动管31并用于带动转动管31沿着安装架2的竖直方向进行位移，翻转部42连接夹持部41并用于驱动夹持部41运转。夹持部41包括夹持环一411、夹持环二412、夹持杆413、夹持块414与夹持盘415，夹持环一411与夹持环二412分别沿转动管31的外壁布设，且夹持环一411与夹持环二412之间形成有夹持槽，夹持盘415固定连接于安装架2上，夹持杆413沿着夹持盘415转动连接，夹持块414设置于夹持杆413的端部且抵接于夹持槽内。夹持块414朝向转动管31的一端呈弧形设置。翻转部42包括棘轮421、棘爪422与转轮423，棘轮421转动连接与夹持盘415上且与夹持杆413的转轴端同轴固定，棘爪422固定连接于夹持盘415上，棘轮421与棘爪422啮合，转轮423与棘轮421的转轴端同轴固定，转轮423用于驱动棘轮421转动，通过翻转部转动带动棘轮与棘爪传动，将夹持杆与夹持盘带动翻转，通过夹持块连接转动管进行带动转动管升降使得摄像头沿高度方向移动进行捕捉用户的面部表情。
优选的，情感识别模块包括麦克风、心率监测器，用于获取用户的面部表情、语音特征、心率变化数据，并根据情感识别算法对获取的数据进行分析和识别，确定用户的情感状态。
优选的，所述控制规则模块包括：
情感分类单元，所述情感分类单元将情感识别模块获取到的情感数据进行分类，并识别出当前的情感状态，所述情感分类单元通过机器学习和深度学习算法来训练和优化，以提高情感分类的准确性；
规则库单元，所述规则库单元根据用户的情感状态，提供相应的控制规则，当用户情感愉悦时，规则库可以根据先前设定的规则自动调整灯光、温度、音乐设备实现智能化的控制；
智能优化单元，所述智能优化单元模块根据机器学习和深度学习算法，通过观察用户反馈和行为，并自适应地调整控制规则以优化***的控制效果。
优选的，所述数据存储和处理模块用于将所述情感识别模块捕捉的面部表情以及用户语音数据与心率数据进行捕捉分别建立数据，建立数据学习模型进行数据分析，包括如下：
数据采集和存储单元，用于收集和存储传感器获取的情感数据、用户配置信息、学习模型，通过不同类型的数据库或云存储来进行数据的存储和管理；
数据处理和分析单元，用于对采集到的数据进行处理和分析，使用不同数据处理技术和分析算法进行数据清洗；
学习模型管理单元该用于管理和更新用于情感识别、控制规则优化；
数据安全和隐私保护单元，用于保证数据在采集、存储和处理过程中的安全性和隐私保护，采用数据加密、访问控制、匿名化来保护数据的安全性和用户的隐私。
优选的，所述数据处理和分析单元包括搭建数据处理模型包括如下：
，其中，Cost(w)为代价函数，为目标数据库，λ为惩罚系数，/>为w向量的L2-范数的平方，通过将获取的数据建立数据库进行数据清洗，将符合要求的数据进行排列组合根据捕捉的时间节点进行规划建立数据集，通过代价函数进行数据清洗。
优选的，通过对数据库清洗后搭建回归算法，将数据进行处理分析，包括：
其中Cost(w)为代价函数，为目标数据库，λ为惩罚系数，||w||1为w向量的L1-范数作为惩罚项，L1-范数的含义为向量w每个元素绝对值的和，完成数据清洗后，通过回归算法对清洗完的时间节点归集的数据进行分析处理，根据用户面部表情与声音以及心率数据判定用户的情感状态。
优选的，将数据处理后通过对数据库中的数据特征值计算代价函数的最小值并生成数据分析报告，代价函数最小值计算如下：
其中，为目标数据库，λ为惩罚系数，||w||1为w向量的L1-范数作为惩罚项，L1-范数的含义为向量w每个元素绝对值的和，对用户的情感分析数据进行代价函数取特征值处理，根据代价函数的最小值判定用户的情感状态符合哪一类进行调控家居的场景。
特别的本实施例还公开一种基于情感识别的智能家居控制方法，包括：
S1：采集用户的情感数据，包括面部表情、声音和生理数据；
S2：对采集到的情感数据进行处理和分析，利用情感识别算法、分类和识别用户的情感状态；
S3：制定相应的控制规则和调整方案，在制定控制规则时，根据预设的规则和根据用户的历史反馈和行为进行自适应学习和优化；
S4：利用设备控制模块进行对家居设备的远程控制，自动调整家居设备的状态以满足用户的需求；
S5：通过收集和分析用户反馈和行为数据，进行学习和优化控制模型和规则，提高控制效果和用户体验；
S6；对采集到的情感数据、用户配置信息、学习模型等进行管理和处理，包括数据采集、存储、数据安全和隐私保护，以及数据展示和可视化。
根据本发明的另一个方面，提供一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述所述的基于情感识别的智能家居控制方法的步骤。该计算机设备可以是终端，该计算机设备包括通过***总线连接的处理器、存储器、通信接口、显示屏和输入装置。其中，该计算机设备的处理器用于提供计算和控制能力。该计算机设备的存储器包括非易失性存储介质、内存储器。该非易失性存储介质存储有操作***和计算机程序。该内存储器为非易失性存储介质中的操作***和计算机程序的运行提供环境。该计算机设备的通信接口用于与外部的终端进行有线或无线方式的通信，无线方式可通过WI F I、运营商网络、NFC(近场通信)或其他技术实现。该计算机设备的显示屏可以是液晶显示屏或者电子墨水显示屏，该计算机设备的输入装置可以是显示屏上覆盖的触摸层，也可以是计算机设备外壳上设置的按键、轨迹球或触控板，还可以是外接的键盘、触控板或鼠标等；
本领域技术人员可以理解，图5中示出的结构，仅仅是与本申请方案相关的部分结构的框图，并不构成对本申请方案所应用于其上的计算机设备的限定，具体的计算机设备可以包括比图中所示更多或更少的部件，或者组合某些部件，或者具有不同的部件布置。
在一个实施例中，提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述基于情感识别的智能家居控制方法实施例中的步骤。
在一个实施例中，提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述基于情感识别的智能家居控制方法实施例中的步骤。
本领域普通技术人员可以理解实现上述实施例方法中的全部或部分流程，是可以通过计算机程序来指令相关的硬件来完成，所述的计算机程序可存储于一非易失性计算机可读取存储介质中，该计算机程序在执行时，可包括如上述各方法的实施例的流程。其中，本申请所提供的各实施例中所使用的对存储器、存储、数据库或其它介质的任何引用，均可包括非易失性和易失性存储器中的至少一种。非易失性存储器可包括只读存储器(Read-OnlyMemory，ROM)、磁带、软盘、闪存或光存储器等。易失性存储器可包括随机存取存储器(RandomAccessMemory，RAM)或外部高速缓冲存储器。作为说明而非局限，RAM可以是多种形式，比如静态随机存取存储器(StaticRandomAccessMemory，SRAM)或动态随机存取存储器(DynamicRandomAccessMemory，DRAM)等
以上公开的本发明优选实施例只是用于帮助阐述本发明。优选实施例并没有详尽叙述所有的细节，也不限制该发明仅为的具体实施方式。显然，根据本说明书的内容，可作很多的修改和变化。本说明书选取并具体描述这些实施例，是为了更好地解释本发明的原理和实际应用，从而使所属技术领域技术人员能很好地理解和利用本发明。本发明仅受权利要求书及其全部范围和等效物的限制。
Claims (10)
1.一种基于情感识别的智能家居控制***，其特征在于，包括：
情感识别模块，所述情感识别模块用于感知用户的情感状态通过获取用户的面部表情、语音特征、心率变化确定用户的情感状态；
控制规则模块，所述控制规则模块用于根据用户的情感状态制定相应的家居控制，当用户情感愉悦时，所述控制规则模块调整灯光亮度、温度、音乐来营造更加愉悦的环境；
设备控制模块，所述设备控制模块用于与家居设备连接并进行实现对家居设备的远程控制和调整，所述设备控制模块包括监控机构与调节机构，所述监控机构设置于房屋内，所述监控机构用于对用户进行面部表情捕捉并识别，所述调节机构连接所述监控机构，所述调节机构用于带动所述监控机构运转并对不同方向的用户进行面部表情捕捉与识别；
数据存储和处理模块，所述数据存储与处理模块用于存储和处理所述情感识别模块捕捉的用户信息数据并建立数据库进行数据学习处理生成分析报告。
2.根据权利要求1所述的一种基于情感识别的智能家居控制***，其特征在于，所述监控机构包括摄像头(1)，所述摄像头(1)用于对房屋内用户的面部表情进行拍照记录并生成图像数据库；
安装架(2)，所述安装架(2)用于连接所述摄像头(1)并用于摄像头(1)进行拍摄工作。
3.根据权利要求2所述的一种基于情感识别的智能家居控制***，其特征在于，所述调节机构包括旋转组件(3)，设置于所述安装架(2)上，所述旋转组件(3)连接所述摄像头(1)，并用于带动所述摄像头(1)沿水平方向转动用于对不同位置用户的面部表情进行捕捉；
所述旋转组件(3)包括转动管(31)、转动电机(32)与限位部，所述转动管(31)沿着所述安装架(2)转动穿设，所述转动管(31)的一端连接所述摄像头(1)，所述转动管(31)的另一端连接所述转动电机(32)，所述限位部设置于所述转动管(31)与所述转动电机(32)之间用于连接所述转动管(31)与所述转动电机(32)；
升降组件(4)，设置于所述安装架(2)上，所述升降组件(4)连接所述旋转组件(3)，所述升降组件(4)用于带动所述旋转组件(3)连接的所述摄像头(1)沿竖直方向移动，且配合所述旋转组件(3)带动所述摄像头(1)对不同位置进行用户面部表情捕捉；
所述升降组件(4)包括夹持部(41)与翻转部(42)，所述夹持部(41)设置于所述安装架(2)上，所述夹持部(41)连接所述转动管(31)并用于带动所述转动管(31)沿着安装架(2)的竖直方向进行位移，所述翻转部(42)连接所述夹持部(41)并用于驱动所述夹持部(41)运转。
4.根据权利要求1所述的一种基于情感识别的智能家居控制***，其特征在于，所述情感识别模块包括麦克风、心率监测器，用于获取用户的面部表情、语音特征、心率变化数据，并根据情感识别算法对获取的数据进行分析和识别，确定用户的情感状态。
5.根据权利要求1所述的一种基于情感识别的智能家居控制***，其特征在于，所述控制规则模块包括：
情感分类单元，所述情感分类单元将情感识别模块获取到的情感数据进行分类，并识别出当前的情感状态，所述情感分类单元通过机器学习和深度学习算法来训练和优化，以提高情感分类的准确性；
规则库单元，所述规则库单元根据用户的情感状态，提供相应的控制规则，当用户情感愉悦时，规则库可以根据先前设定的规则自动调整灯光、温度、音乐设备实现智能化的控制；
智能优化单元，所述智能优化单元模块根据机器学习和深度学习算法，通过观察用户反馈和行为，并自适应地调整控制规则以优化***的控制效果。
6.根据权利要求5所述的一种基于情感识别的智能家居控制***，其特征在于，所述数据存储和处理模块用于将所述情感识别模块捕捉的面部表情以及用户语音数据与心率数据进行捕捉分别建立数据，建立数据学习模型进行数据分析，包括如下：
数据采集和存储单元，用于收集和存储传感器获取的情感数据、用户配置信息、学习模型，通过不同类型的数据库或云存储来进行数据的存储和管理；
数据处理和分析单元，用于对采集到的数据进行处理和分析，使用不同数据处理技术和分析算法进行数据清洗；
学习模型管理单元该用于管理和更新用于情感识别、控制规则优化；
数据安全和隐私保护单元，用于保证数据在采集、存储和处理过程中的安全性和隐私保护，采用数据加密、访问控制、匿名化来保护数据的安全性和用户的隐私。
7.根据权利要求6所述的一种基于情感识别的智能家居控制***，其特征在于，所述数据处理和分析单元包括搭建数据处理模型包括如下：
,
其中，Cost(w)为代价函数，为目标数据库，λ为惩罚系数，/>为w向量的L2-范数的平方。
8.根据权利要求6所述的一种基于情感识别的智能家居控制***，其特征在于，通过对数据库清洗后搭建回归算法，将数据进行处理分析，包括：
其中Cost(w)为代价函数，为目标数据库，λ为惩罚系数，||w||1为w向量的L1-范数作为惩罚项，L1-范数的含义为向量w每个元素绝对值的和。
9.根据权利要求8所述的一种基于情感识别的智能家居控制***，其特征在于，将数据处理后通过对数据库中的数据特征值计算代价函数的最小值并生成数据分析报告，代价函数最小值计算如下：
其中，为目标数据库，λ为惩罚系数，||w||1为w向量的L1-范数作为惩罚项，L1-范数的含义为向量w每个元素绝对值的和。
10.一种基于情感识别的智能家居控制方法，其特征在于，用于上述权利要求1-9任一项所述的一种基于情感识别的智能家居控制***，包括：
步骤一：采集用户的情感数据，包括面部表情、声音和生理数据；
步骤二：对采集到的情感数据进行处理和分析，利用情感识别算法、分类和识别用户的情感状态；
步骤三：制定相应的控制规则和调整方案，在制定控制规则时，根据预设的规则和根据用户的历史反馈和行为进行自适应学习和优化；
步骤四：利用设备控制模块进行对家居设备的远程控制，自动调整家居设备的状态以满足用户的需求；
步骤五：通过收集和分析用户反馈和行为数据，进行学习和优化控制模型和规则，提高控制效果和用户体验；
步骤六；对采集到的情感数据、用户配置信息、学习模型等进行管理和处理，包括数据采集、存储、数据安全和隐私保护，以及数据展示和可视化。
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