【技术实现步骤摘要】
一种情绪识别装置
本专利技术创造涉及情绪识别
,具体涉及一种情绪识别装置。
技术介绍
随着人工智能科学的飞速发展,如何使计算机能够识别人类的表情进而得到人类的情感状态,己经越来越多地受到计算机科学、心理学等学科的关注。目前在情感计算领域己出现了诸多情感模型,但大多仅适用于离散状态下的情感计算,对于人与服务机器人的自然交互过程中,认知情感状态的连续时空特性仍无法满足。
技术实现思路
针对上述问题,本专利技术旨在提供一种情绪识别装置。本专利技术创造的目的通过以下技术方案实现:一种情绪识别装置,包括表情认知模块、微表情认知模块和加权融合模块,所述表情认知模块用于将表情情绪映射到连续的情感空间进行识别,所述微表情认知模块用于对细微的情绪变化进行识别,所述加权融合模块用于确定情绪状态。本专利技术的有益效果为:能够对情绪进行准确识别。附图说明利用附图对专利技术创造作进一步说明,但附图中的实施例不构成对本专利技术创造的任何限制,对于本领域的普通技术人员,在不付出创造性劳动的前提下,还可以根据以下附图获得其它的附图。图1是本专利技术结构示意图。附图标记:表情认知模块1、微表情认知模块2、加权融合模块3。具体实施方式结合以下实施例对本专利技术作进一步描述。参见图1,本实施例的一种情绪识别装置,包括表情认知模块1、微表情认知模块2和加权融合模块3,所述表情认知模块1用于将表情情绪映射到连续的情感空间进行识别,所述微表情认知模块2用于对细微的情绪变化进行识别,所述加权融合模块3用于确定情绪状态;其中,表情认知模块1:采用方向梯度直方图对输入图像表情特征进行提取,根据特征维数建 ...
【技术保护点】
一种情绪识别装置,其特征在于,包括表情认知模块、微表情认知模块和加权融合模块,所述表情认知模块用于将表情情绪映射到连续的情感空间进行识别,所述微表情认知模块用于对细微的情绪变化进行识别,所述加权融合模块用于确定情绪状态。
【技术特征摘要】
1.一种情绪识别装置,其特征在于,包括表情认知模块、微表情认知模块和加权融合模块,所述表情认知模块用于将表情情绪映射到连续的情感空间进行识别,所述微表情认知模块用于对细微的情绪变化进行识别,所述加权融合模块用于确定情绪状态。2.根据权利要求1所述的一种情绪识别装置,其特征在于,表情认知模块:采用方向梯度直方图对输入图像表情特征进行提取,根据特征维数建立多维表情空间,设表情空间中基本表情Bxi的中心点为Bxic,i=1,2,…,n,表情空间中某表情点s处的该基本表情的势能定义为:式中,‖·‖表示输入表情与基本表情的欧式距离,α为基本表情的衰减因子;表情空间中,定义表情点s的势能为:E(s)=[E(s,Bx1),E(s,Bx2),…,E(s,Bxn)]式中,Bxi表示第i个基本表情,i=1,2,…,n,E(s)为由表情点s相对各基本表情势能组成的向量,由此确定表情点s的表情。3.根据权利要求2所述的一种情绪识别装置,其特征在于,微表情认知模块采用直方图序列对微表情进行描述,进而确定微表情类别。4.根据权利要求3所述的一种情绪识别装置,其特征在于,所述直方图序列具体为:采用3个尺度,4个方向的Gabor小波对输入图像特征区域特征进行提取,将特征区域划分为m个区域Q0,Q1,…,Qm-1,用直方图统计每个区域的灰度分布属性,具体为:设图像p(x,y)具有为H个灰度级别,定义图像的直方图为:zj=ln[∑x,ya×(I{p(x,y)=j}+1)],j=0,1,…,H-1式中,I{·}表示满足括号中条件则记1,否则记0...
【专利技术属性】
技术研发人员:不公告发明人,
申请(专利权)人:上海帆煜自动化科技有限公司,
类型:发明
国别省市:上海,31
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