基于微表情识别的影视评分方法、存储介质及智能终端技术

本发明专利技术公开了基于微表情识别的影视评分方法，存储介质及智能终端，所述方法包括：获取用户观影时的微表情，并对所述微表情进行识别与分析，输出分析结果；获取当前播放的影视剧的类别，并从预设的微表情数据库中获取当前影视剧的类别所对应的微表情数据；根据分析结果以及获取的微表情数据自动对所述影视剧进行打分，并输出最终评分。本发明专利技术通过对用户观影时候的微表情进行分析，并根据微表情的变化自动对影视进行评分，无需用户手动输入评分，使得打分结果更加真实，有效避免恶意、虚假打分的情况。

Video scoring method, storage medium and intelligent terminal based on micro expression recognition

The invention discloses a video scoring method based on micro-expression recognition, a storage medium and an intelligent terminal. The method includes: acquiring the micro-expression of a user while watching a movie, recognizing and analyzing the micro-expression, outputting the analysis result, acquiring the category of the movie and television play currently played, and obtaining the micro-expression database preset. The micro-expression data corresponding to the category of the current film and TV series are taken, and the film and TV series are automatically scored according to the analysis results and the micro-expression data obtained, and the final score is output. The invention analyzes the micro-expression of a user while watching a movie, and automatically scores the movie and television according to the change of the micro-expression, without the user entering the score manually, so as to make the score result more true and effectively avoid malicious and false scoring.

【技术实现步骤摘要】
基于微表情识别的影视评分方法、存储介质及智能终端
本专利技术涉及消费性电子产品
，具体涉及一种基于微表情识别的影视评分方法、存储介质及智能终端。
技术介绍
随着电视以及影视行业的发展，人们对于影视剧的质量要求也越来越高，不同的人对于影视剧的喜好程度也不尽相同，因此，各大影视网站也都推出了为影视评分的功能，方便用户之间的互动以及参考。目前绝大多数影视评分网站都使用10分制，例如豆瓣和时光等众多网站都有自己的算法来统计用户给某一部电影的打分。但是目前大多数网站还是采用手动输入评分的人工打分系统，这样会使得每个人给的分数过于主观，甚至有虚假、恶意的打分，导致最终的电影评分不真实。因此，现有技术还有待于改进和发展。
技术实现思路
本专利技术要解决的技术问题在于，针对现有技术的上述缺陷，提供一种基于微表情识别的影视评分方法、存储介质及智能终端，旨在解决现有技术中的影视评分采用手动输入评分的方式，使得评分过于主观，导致评分不真实等问题。本专利技术解决技术问题所采用的技术方案如下：一种基于微表情识别的影视评分方法，其中，所述方法包括：获取用户观影时的微表情，并对所述微表情进行识别与分析，输出分析结果；获取当前播放的影视剧的类别，并从预设的微表情数据库中获取当前影视剧的类别所对应的微表情数据；根据分析结果以及获取的微表情数据自动对所述影视剧进行打分，并输出最终评分。所述的基于微表情识别的影视评分方法，其中，所述获取用户观影时的微表情，并对所述微表情进行识别与分析，输出分析结果具体包括：智能终端中的摄像头实时获取用户观影时的人脸图像；对所述人脸图像进行检测，并标记出微表情图像序列；提取所述微表情图像序列的特征，并根据提取的特征识别出所述微表情所属的类别；对所述微表情的类别以及数量进行统计分析，输出分析结果。所述的基于微表情识别的影视评分方法，其中，所述分析结果包括：用户观影过程中的微表情的种类，以及每种微表情所占的实际比例；所述微表情的种类包括：愉快、惊讶、厌恶、悲伤、恐惧以及愤怒。所述的基于微表情识别的影视评分方法，其中，所述获取当前播放的影视剧的类别，并从预设的微表情数据库中获取当前影视剧的类别所对应的微表情数据之前还包括：预先建立一用于根据当前播放的影视剧类别获取对应的微表情数据的微表情数据库；所述微表情数据库中包括：每种影视剧所对应的理论微表情种类以及每种微表情所占的理论比例；所述影视剧类别包括：喜剧类、冒险类、恐怖类、犯罪类、科幻类、武侠类以及爱情类。所述的基于微表情识别的影视评分方法，其中，所述获取当前播放的影视剧的类别，并从预设的微表情数据库中获取当前影视剧的类别所对应的微表情数据具体包括：智能终端获取当前播放的影视剧的类别；根据所获取的影视剧的种类从微表情数据中查找对应的微表情数据；获取所述微表情数据中包含的当前影视剧类别所对应的理论微表情种类以及每种微表情所占的理论比例。所述的基于微表情识别的影视评分方法，其中，所述根据分析结果以及获取的微表情数据自动对所述影视剧进行打分，并输出最终评分具体包括：将分析出的用户观影过程中的微表情的种类，以及每一种微表情所占的实际比例与获取的微表情数据中的理论微表情种类以及每种微表情所占的理论比例进行比较；若用户观影过程中的微表情的种类恰好与理论微表情种类相符，且每一种微表情所占的实际比例等于每种微表情所占的理论比例，则自动对所述影视剧评为及格分数；所述及格分数为6分。所述的基于微表情识别的影视评分方法，其中，所述根据分析结果以及获取的微表情数据自动对所述影视剧进行打分，并输出最终评分还包括：若用户观影过程中的微表情的种类高于理论微表情种类，且每一种微表情所占的实际比例高于每种微表情所占的理论比例，则对所述影视剧的评分在及格分数上增加分数；若用户观影过程中的微表情的种类低于理论微表情种类，且每一种微表情所占的实际比例低于每种微表情所占的理论比例，则对所述影视剧的评分在及格分数上减少分数。所述的基于微表情识别的影视评分方法，其中，所述方法还包括：获取当前用户的观影时长，若当前用户的观影时长小于预设的标准时长，则该用户的微表情无法用来对影视剧进行评分。一种存储介质，其上存储有多条指令，其中，所述指令适于由处理器加载并执行，以实现上述任一项所述的基于微表情识别的影视评分方法的步骤。一种智能终端，其中，包括：处理器、与处理器通信连接的存储介质，所述存储介质适于存储多条指令；所述处理器适于调用所述存储介质中的指令，以执行实现上述任一项所述的基于微表情识别的影视评分方法的步骤。本专利技术的有益效果：本专利技术通过对用户观影时候的微表情进行分析，并根据微表情的变化自动对影视进行评分，无需用户手动输入评分，使得打分结果更加真实，有效避免恶意、虚假打分的情况。附图说明图1是本专利技术基于微表情识别的影视评分方法的第一较佳实施例的流程图。图2是本专利技术的微表情识别方法的流程图。图3是本专利技术基于微表情识别的影视评分方法的第二较佳实施例的流程图。图4是本专利技术的智能终端的功能原理框图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案及优点更加清楚、明确，以下参照附图并举实施例对本专利技术进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本专利技术，并不用于限定本专利技术。由于现有技术中各大影视网站对于影视剧评分的方式基本还是采用人工手动输入评分的方法，这样使得评分存在太大的主观性，导致影片的评分不真实。虽然有些网站的评分算法比较复杂，但是还是存在虚假、恶意打分的情况。为了解决上述问题，本专利技术提供一种基于微表情识别的影视评分方法，如图1所示，图1是本专利技术基于微表情识别的影视评分方法的第一较佳实施例的流程图。所述基于微表情识别的影视评分方法包括以下步骤：步骤S100、获取用户观影时的微表情，并对所述微表情进行识别与分析，输出分析结果。较佳地，所述步骤S100具体包括：智能终端中的摄像头实时获取用户观影时的人脸图像；对所述人脸图像进行检测，并标记出微表情图像序列；提取所述微表情图像序列的特征，并根据提取的特征识别出所述微表情所属的类别；对所述微表情的类别以及数量进行统计分析，输出分析结果。具体实施时，本专利技术预先在智能终端上安装一用于拍摄用户人脸图像的摄像头，较佳地，本专利技术公开了微表情识别具体的流程图，如图2所示。步骤210、获取人脸图像。当用户在观影时，所述智能终端上的摄像头就会实时拍摄用户观影时的人脸图像。步骤220、人脸图像预处理。本专利技术使用Adaboost（迭代算法）算法检测微表情图像中的人脸，并进行裁剪，采用双线性差值算法实现图像的尺寸归一化，经过预处理后的人脸图像大小为180×180像素，经过预处理后的图像像素一致，有利于后续步骤中对微表情的提取。步骤230、提取微表情特征。本专利技术对人脸图像进行检测，并标记出微表情图像序列。本实施例中使用Birnbaum-Saunders分布曲线建立回归模型，来标记人脸微表情图像序列，其中包括人脸微表情出现的开始帧Apex1，持续时间和结束帧Apex2，由此完成人脸微表情检测。进一步地，本专利技术使用CBP-TOP算法对人脸微表情序列的动态时空纹理特征进行提取。并将人脸微表情序列的8帧图像分成16×16个非重叠的块，在每一子块上提取CBP-TOP特征，并对该子块进行CBP-TOP特征本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于微表情识别的影视评分方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户观影时的微表情，并对所述微表情进行识别与分析，输出分析结果；获取当前播放的影视剧的类别，并从预设的微表情数据库中获取当前影视剧的类别所对应的微表情数据；根据分析结果以及获取的微表情数据自动对所述影视剧进行打分，并输出最终评分。

【技术特征摘要】
1.一种基于微表情识别的影视评分方法，其特征在于，所述方法包括：获取用户观影时的微表情，并对所述微表情进行识别与分析，输出分析结果；获取当前播放的影视剧的类别，并从预设的微表情数据库中获取当前影视剧的类别所对应的微表情数据；根据分析结果以及获取的微表情数据自动对所述影视剧进行打分，并输出最终评分。2.根据权利要求1中所述的基于微表情识别的影视评分方法，其特征在于，所述获取用户观影时的微表情，并对所述微表情进行识别与分析，输出分析结果具体包括：智能终端中的摄像头实时获取用户观影时的人脸图像；对所述人脸图像进行检测，并标记出微表情图像序列；提取所述微表情图像序列的特征，并根据提取的特征识别出所述微表情所属的类别；对所述微表情的类别以及数量进行统计分析，输出分析结果。3.根据权利要求2中所述的基于微表情识别的影视评分方法，其特征在于，所述分析结果包括：用户观影过程中的微表情的种类，以及每种微表情所占的实际比例；所述微表情的种类包括：愉快、惊讶、厌恶、悲伤、恐惧以及愤怒。4.根据权利要求1中所述的基于微表情识别的影视评分方法，其特征在于，所述获取当前播放的影视剧的类别，并从预设的微表情数据库中获取当前影视剧的类别所对应的微表情数据之前还包括：预先建立一用于根据当前播放的影视剧类别获取对应的微表情数据的微表情数据库；所述微表情数据库中包括：每种影视剧所对应的理论微表情种类以及每种微表情所占的理论比例；所述影视剧类别包括：喜剧类、冒险类、恐怖类、犯罪类、科幻类、武侠类以及爱情类。5.根据权利要求1中所述的基于微表情识别的影视评分方法，其特征在于，所述获取当前播放的影视剧的类别，并从预设的微表情数据库中获取当前影视剧的类别所对应的微表情数据具体包括：智能终端获取当前播放的影视剧的类别；根据所获取的影视剧的种类从微表情数据中查找对应的微表情数据；获取所述...

【专利技术属性】
技术研发人员：王鲜，
申请(专利权)人：深圳创维RGB电子有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44