一种情绪满意度的评价方法、装置及系统制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种情绪满意度的评价方法、装置及系统，该方法包括以下步骤：S1：建立人的面部识别模型库；S2：获取人的面部识别信息，所述面部识别信息包括人面部的当前特征向量；S3：根据面部识别信息得到用户的满意度数据。本发明专利技术的情绪满意度的评价方法省去了现有满意度评价器需要手动操作才能提交信息的复杂操作流程，避免用户不愿操作的不足，并且能够真实判断出用户的满意度，提高了满意度调查数据的完整性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种情绪满意度的评价方法、装置及系统
本专利技术涉及一种图像识别
，尤其涉及一种情绪满意度的评价方法、装置及系统。
技术介绍
目前，为了了解各办事窗口办事人员的工作服务状态、为提高服务质量提供依据，目前普遍采用通过在服务窗口设置满意度评价器的方式，对用户进行服务满意度调查数据的采集。满意度评价器上设置有满意、不满意按钮，用户完成业务办理后，通过操作按钮提交对服务是否满意的反馈信息。但是，现有的满意度评价方式存在以下缺陷：(1)由于服务评价需要在窗口前进行手动操作，用户的评价意愿不一定能真实的表达或者需要办理业务的人员提醒用户进行评价操作(2)可能因为用户怕麻烦赶时间离开而不愿意进行评价操作。使得反馈的满意度调查数据不真实、或不完整，使得相关的参考信息不能够准确反映出
技术实现思路
为了克服现有技术的不足，本专利技术的目的之一在于提供一种情绪满意度的评价方法，其能解决用户情绪监测的技术问题。本专利技术的目的之二在于提供一种情绪满意度的评价装置，其能解决用户情绪监测的技术问题。本专利技术的目的之三在于提供一种情绪满意度的评价系统，其能解决用户情绪监测的技术问题。本专利技术的目的之一采用如下技术方案实现：一种情绪满意度的评价方法，包括以下步骤：S1：建立人的面部识别模型库；S2：获取人的面部识别信息，所述面部识别信息包括人面部的当前特征向量；S3：根据面部识别信息得到用户的满意度数据。进一步地，所述步骤S1具体包括以下子步骤：S11：获取用户情绪变化时的模型识别信息，所述模型识别信息包括模型特征向量，所述模型特征向量为模型特征点的位移变化；S12：将满意度区间定义为满意、平静和不满意三个区间，并在不同满意度区间存储相对应的模型特征向量集以形成人的面部识别模型库。进一步地，所述模型特征点的数量为70至75之间的任意一数值。进一步地，所述步骤S3具体包括以下子步骤：S301：将获取到的当前特征向量与面部识别模型库中的模型特征向量进行比对以得比对结果；S302：根据比对结果判断所属满意度区间以得到用户的满意度数据。进一步地，所述面部识别信息包括识别过程中的开始特征向量和结束特征向量，所述步骤S3具体包括以下子步骤：S31：根据获取到的开始特征向量得到用户的开始满意度；S32：根据获取到的结束特征向量得到用户的结束满意度；S33：根据结束满意度与开始满意度的变化得到用户在识别过程中的满意度数据。本专利技术的目的之二采用如下技术方案实现：一种情绪满意度的评价装置，包括以下模块：模型建立模块：用于建立人的面部识别模型库；信息获取模块：用于获取人的面部识别信息，所述面部识别信息包括人面部的当前特征向量；满意度获取模块：用于根据面部识别信息得到用户的满意度数据。进一步地，所述模型建立模块具体包括以下子模块：模型特征获取模块：用于获取用户情绪变化时的模型识别信息，所述模型识别信息包括模型特征向量，所述模型特征向量为模型特征点的位移变化；区间划分模块：用于将满意度区间定义为满意、平静和不满意三个区间，并在不同满意度区间存储相对应的模型特征向量以形成人的面部识别模型库。进一步地，所述模型特征点的数量为70至75之间的任意一数值。进一步地，所述满意度获取模块具体包括以下子模块：相似度获取模块：用于将获取到的当前特征向量与面部识别模型库中的模型特征向量进行比对以得比对结果；相似度判断模块：用于根据比对结果判断所属满意度区间以得到用户的满意度数据。进一步地，所述面部识别信息包括识别过程中的开始特征向量和结束特征向量，所述满意度获取模块具体包括以下子模块：开始满意度获取模块：用于根据获取到的开始特征向量得到用户的开始满意度；结束满意度获取模块：用于根据获取到的结束特征向量得到用户的结束满意度；满意度计算模块：用于根据结束满意度与开始满意度的变化得到用户在识别过程中的满意度数据。本专利技术的目的之三采用如下技术方案实现：一种情绪满意度的评价系统，包括执行器，所述执行器用于执行上述所描述的情绪满意度的评价方法。相比现有技术，本专利技术的有益效果在于：本专利技术的情绪满意度的评价方法省去了现有满意度评价器需要手动操作才能提交信息的复杂操作流程，避免用户不愿操作的不足，并且能够真实判断出用户的满意度，提高了满意度调查数据的完整性和准确性。附图说明图1为本专利技术的情绪满意度的评价方法的流程图；图2为本专利技术的情绪满意度的评价装置的结构图。具体实施方式下面，结合附图以及具体实施方式，对本专利技术做进一步描述，需要说明的是，在不相冲突的前提下，以下描述的各实施例之间或各技术特征之间可以任意组合形成新的实施例。本专利技术提供一种基于视频图像识别的满意度自动分析系统，通过机器学习建立满意度识别模型，在进行实施的时候，是通过在各办事服务窗口设置摄像头来捕捉前来办事的用户视频图像，将用户的面部表情变化与识别模型比对做持续分析，从而得出用户对服务的满意度结果数据，不需要用户手动提交满意度的信息。本专利技术主要包括摄像头和信息处理服务器，该摄像头设置分别设置在服务窗口处，其能获取到前来办事的用户面部视频图像信息，并且将持续捕捉到的面部视频图像通过网络或数据线传输到信息处理服务器处，信息处理服务器集成有用户管理模块、识别模块和数据管理模块；用户管理模块：用于用户数据管理。该模块建立了管理员账号和需要统计服务满意度的工作人员的个人账号。工作人员开始工作时，通过账号登录或登出来启动或停止对应自己的满意度识别进程；管理员使用账号登录后可以进行各个工作人员账号的设置和数据查看。识别模块：包括识别模型和情绪识别。利用建立好的识别模型对摄像头获取到的面部视频图像进行数据处理分析，根据办事过程中用户的面部持续情绪变化，对比识别模型得到用户对服务的满意度结果数据。并通将上述结果数据传输到数据管理模块。识别模型：通过对面部视频图像抽取关键帧、构建面部关键点，对关键点进行特征提取，对大量人脸面部表情视频进行学习从而建立对应满意度各区间的训练集模版库，作为满意度识别模型。如图1所示，本专利技术提供了一种情绪满意度的评价方法，包括以下步骤：S1：建立人的面部识别模型库；所述步骤S1具体包括以下子步骤：S11：获取用户情绪变化时的模型识别信息，所述模型识别信息包括模型特征向量集，所述模型特征向量为模型特征点的位移变化；所述模型特征点的数量为70至75之间的任意一数值；在本实施例中，采用72个模型特征点来对其进行面部特征描述，人的面部结构及五官形态组合在情绪变化时具有显著特征。通过学习和不断校正，根据面部的眉毛、眼睛、眼角、鼻子、鼻孔、嘴唇、颧骨等面部五官及各个组成部分的结构、轮廓组合特点，查找出能够体现人的脸部表情变化、且在各种光线投射外部环境影响下、人脸各角度偏移时、稳定的72个关键点，基于72个关键点建立识别模型；72个点是建立模型时，通过不断比对识别结果挑选出来的稳定的点。通过实际测试，对比不同数量的稳定性与准确度后定下来的规则。S12：将满意度区间定义为满意、平静和不满意三个区间，并在不同满意度区间存储相对应的模型特征向量集以形成人的面部识别模型库。用总体满意度百分比来对应个满意度区间建立识别模型，数值越低表示满意度越低，数值越大表示满意度越高，即0-35为不满意，35-65为平静，65-100为满意，非常不满意趋近于0本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种情绪满意度的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立人的面部识别模型库；S2：获取人的面部识别信息，所述面部识别信息包括人面部的当前特征向量；S3：根据面部识别信息得到用户的满意度数据。

【技术特征摘要】
1.一种情绪满意度的评价方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：建立人的面部识别模型库；S2：获取人的面部识别信息，所述面部识别信息包括人面部的当前特征向量；S3：根据面部识别信息得到用户的满意度数据。2.如权利要求1所述的情绪满意度的评价方法，其特征在于，所述步骤S1具体包括以下子步骤：S11：获取用户情绪变化时的模型识别信息，所述模型识别信息包括模型特征向量，所述模型特征向量为模型特征点的位移变化；S12：将满意度区间定义为满意、平静和不满意三个区间，并在不同满意度区间存储相对应的模型特征向量集以形成人的面部识别模型库。3.如权利要求2所述的情绪满意度的评价方法，其特征在于，所述模型特征点的数量为70至75之间的任意一数值。4.如权利要求2所述的情绪满意度的评价方法，其特征在于，所述步骤S3具体包括以下子步骤：S301：将获取到的当前特征向量与面部识别模型库中的模型特征向量集进行比对以得比对结果；S302：根据比对结果判断所属满意度区间以得到用户的满意度数据。5.如权利要求2所述的情绪满意度的评价方法，其特征在于，所述面部识别信息包括识别过程中的开始特征向量和结束特征向量，所述步骤S3具体包括以下子步骤：S31：根据获取到的开始特征向量得到用户的开始满意度；S32：根据获取到的结束特征向量得到用户的结束满意度；S33：根据结束满意度与开始满意度的变化得到用户在识别过程中的满意度数据。6.一种情绪满意度的评价装置，其特征在于，包括以下模块：模型建立模块：用于建立人的...

【专利技术属性】
技术研发人员：邓立邦，
申请(专利权)人：广东数相智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44