一种基于个人用户的情绪识别方法技术

本发明专利技术提供了一种基于个人用户的情绪识别方法，包括对用户进行面部特征采集，根据面部特征建立新建特征库，新建特征库与历史特征库进行匹配，提示匹配差异，提示匹配结果的步骤。本发明专利技术根据人脸特征变化，不断发现面部明显特征丰富数据库。且本发明专利技术通过面部识别进行身份识别后，对个人不同情绪下的面部特征进行匹配，情绪识别的精准度更高。

【技术实现步骤摘要】
一种基于个人用户的情绪识别方法
本专利技术涉及图像处理应用领域，具体涉及一种基于个人用户的情绪识别方法。
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，已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已出现了诸多情感模型，但大多局限于图像的整体融合训练，情感模型结果不够精准，无法满足细微表情状态下的情绪状态判断。尤其是针对于个人用户，无法快速获得个人用户的情绪表情信息，迫切需要加以改进。
技术实现思路
为解决上述问题，本专利技术提供了一种基于个人用户的情绪识别方法。本专利技术根据人脸特征变化，不断发现面部明显特征丰富数据库。且本专利技术通过面部识别进行身份识别后，对个人不同情绪下的面部特征进行匹配，情绪识别的精准度更高。为实现所述技术目的，本专利技术的技术方案是：一种基于个人用户的情绪识别方法，包括以下步骤：S1：对用户进行面部特征采集；S2：根据面部特征建立新建特征库；S3：新建特征库与历史特征库进行匹配；S4：提示匹配差异；S5：提示匹配结果。进一步，所述新建特征库和历史特征库包括肤色库、面部形状库、五官库、差异库至少一种。进一步，所述差异库是在新建特征库和历史特征库对比分析，得出的个人面部特征在除肤色库、面部形状库、五官库外的区别特征。进一步，所述历史特征库是以个人ID和情绪种类为目录进行存放的。进一步，所述历史特征库的建立包括以下步骤：T1：播放视频感染用户情绪；T2：采集用户在不同情绪种类下的面部特征；T3：以个人ID为一级目录，以情绪种类为二级目录，存放用户面部的肤色库、面部形状库、五官库、差异库。进一步，所述提示匹配差异，确认匹配结果包括以下步骤：P1：新建特征库与历史特征库进行匹配，提示差异库，提示并确认个人ID匹配结果；P2：新建特征库与步骤T3中的个人ID目录下的肤色库、面部形状库、五官库、差异库进行匹配，确认情绪种类匹配结果。进一步，所述新建特征库与历史特征库进行匹配，提示差异库，提示并确认个人ID匹配结果的匹配步骤是以差异库为主要权重进行匹配的。进一步，所述新建特征库与历史特征库进行匹配，提示并确认个人ID匹配结果后，所述历史特征库在个人ID目录下加入新建特征库。作为本专利技术的优选，所述面部特征采集可采用拍照、3D扫描的一种。作为本专利技术的优选，所述五官库包括三庭五眼的比例位置关系。本专利技术的有益效果在于：1)本专利技术根据人脸变化，不断发现差异库中的面部明显特征，深度挖掘出更多可作为面部匹配的高权重特征，大大提高了个人身份ID的识别效率和精准度。2)本专利技术在进行情绪识别前，首先进行情绪渲染，记录用户不同情绪种类下的面部各特征变化，在情绪识别时，依赖于面部特征匹配的方式，使得情绪种类识别结果可信度高，更加适用于需精准识别情绪种类的应用场景。综上，本专利技术根据人脸特征变化，不断发现面部明显特征丰富数据库。且本专利技术通过面部识别进行身份识别后，对个人不同情绪下的面部特征进行匹配，情绪识别的精准度更高。附图说明图1是本专利技术历史特征库的构架图。具体实施方式下面将对本专利技术的技术方案进行清楚、完整地描述。一种基于个人用户的情绪识别方法，包括以下步骤：S1：对用户进行面部特征采集；S2：根据面部特征建立新建特征库；S3：新建特征库与历史特征库进行匹配；S4：提示匹配差异；S5：提示匹配结果。进一步，所述新建特征库和历史特征库包括肤色库、面部形状库、五官库、差异库至少一种。面部特征采集通过图像处理技术，记载了用户肤色、面部形状、五官形状等特征，并将这些特征参数存储至新建特征库。所述历史特征库记载了所有使用过的用户面部特征参数。进一步，所述差异库是在新建特征库和历史特征库对比分析，得出的个人面部特征在除肤色库、面部形状库、五官库外的区别特征。例如个人面部疤痕，面部斑点等。进一步，所述历史特征库是以个人ID和情绪种类为目录进行存放的。以个人ID为目录的数据库的建立，方便了数据比对，提高了情绪匹配的效率和精准度。进一步，如图1所示，所述历史特征库的建立包括以下步骤：T1：播放视频感染用户情绪；T2：采集用户在不同情绪种类下的面部特征；例如不同情绪下的肤色变化、面部整体形状变化、五官库中三庭五眼的比例位置关系变化、差异库中各个明显特征的变化等。本专利技术在进行情绪识别前，首先进行情绪渲染，记录用户不同情绪种类下的面部各特征变化，在情绪识别时，依赖于面部特征匹配的方式，使得情绪种类识别结果可信度高，更加适用于需精准识别情绪种类的应用场景。T3：以个人ID为一级目录，以情绪种类为二级目录，存放用户面部的肤色库、面部形状库、五官库、差异库。进一步，所述提示匹配差异，确认匹配结果包括以下步骤：P1：新建特征库与历史特征库进行匹配，确认面部是否具有除肤色、五官、面部形状外的斑点、疤痕等其他明显特征，并以此作为差异库，向个人用户提示差异内容，由用户确认是否存在此明显特征，大大避免了个人ID识别失误而添加的差异库，然后提示并确认个人ID匹配结果；同时，本专利技术可在无个人ID匹配结果时，自动建立新的个人ID，并加入至数据库中的个人ID目录。P2：新建特征库与步骤T3中的个人ID目录下的肤色库、面部形状库、五官库、差异库进行匹配，确认情绪种类匹配结果。这种以身份识别后，对个人不同情绪下的面部特征进行匹配，能更加精准的匹配情绪类别。本专利技术首先在大数据库中匹配出个人ID，其次在个人ID目录下进行情绪类别的匹配，大大减小了运算速率，提高了情绪识别的可靠性。进一步，所述新建特征库与历史特征库进行匹配，提示差异库，提示并确认个人ID匹配结果的匹配步骤是以差异库为主要权重进行匹配的。以个人面部的明显特征作为身份识别、匹配个人ID的主要依据，能更快匹配到个人ID，进而进行情绪识别。以差异库为主要权重进行匹配大大降低了个人ID匹配的效率，且匹配结果更加精准。进一步，所述新建特征库与历史特征库进行匹配，提示并确认个人ID匹配结果后，所述历史特征库在个人ID目录下加入新建特征库，不断更新历史特征库，尤其是根据人脸变化，不断发现差异库中的面部明显特征，深度挖掘出更多可作为面部匹配的高权重特征。作为本专利技术的优选，所述面部特征采集可采用拍照、3D扫描的一种。作为本专利技术的优选，所述五官库包括三庭五眼的比例位置关系。对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本专利技术创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本专利技术的保护范围。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于个人用户的情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对用户进行面部特征采集；S2：根据面部特征建立新建特征库；S3：新建特征库与历史特征库进行匹配；S4：提示匹配差异；S5：提示匹配结果。

【技术特征摘要】
1.一种基于个人用户的情绪识别方法，其特征在于，包括以下步骤：S1：对用户进行面部特征采集；S2：根据面部特征建立新建特征库；S3：新建特征库与历史特征库进行匹配；S4：提示匹配差异；S5：提示匹配结果。2.根据权利要求1所述的一种基于个人用户的情绪识别方法，其特征在于，所述新建特征库和历史特征库包括肤色库、面部形状库、五官库、差异库至少一种。3.根据权利要求2所述的一种基于个人用户的情绪识别方法，其特征在于，所述差异库是在新建特征库和历史特征库对比分析，得出的个人面部特征在除肤色库、面部形状库、五官库外的区别特征作为差异库内容。4.根据权利要求3所述的一种基于个人用户的情绪识别方法，其特征在于，所述历史特征库是以个人ID和情绪种类为目录进行存放的。5.根据权利要求4所述的一种基于个人用户的情绪识别方法，其特征在于，所述历史特征库的建立包括以下步骤：T1：播放视频感染用户情绪；T2：采集用户在不同情绪种类下的面部特征；T3：以个人ID为一级目录，以情绪种类为二级目录，在情绪种类下分类存放肤色库、...

【专利技术属性】
技术研发人员：潘景良，林健哲，陈灼，李腾，夏敏，陈嘉宏，
申请(专利权)人：炬大科技有限公司，
类型：发明
国别省市：江苏,32