基于低分辨率红外热成像深度感知的情绪识别装置及方法制造方法及图纸

本发明专利技术提出一种基于低分辨率红外热成像深度感知的情绪识别装置及方法，其特征在于，包括：相连接的低分辨率红外热成像传感器、MCU最小系统和上位机；所述MCU最小系统和上位机通过无线通信模块连接。利用人体在不同情绪状态下的生理反应不同，通过低分辨率红外传感器对人体面部本身进行感知，并通过深度学习网络模型对人的多种情绪实现识别，当面对情绪由于个体的不同而展现出不同的表现形式或情绪被刻意掩盖时，人体向外辐射的红外线并不会因此而受影响，克服了现有技术通过摄像头进行视觉感知捕捉到错误信息，或因外部因素如光线等的影响使捕捉到的信息不完全而无法准确识别的缺陷。

Emotion Recognition Device and Method Based on Low Resolution Infrared Thermal Imaging Depth Perception

【技术实现步骤摘要】
基于低分辨率红外热成像深度感知的情绪识别装置及方法
本专利技术涉及红外热成像技术、传感器技术、深度学习领域，尤其涉及一种基于低分辨率红外热成像深度感知的情绪识别装置及方法。
技术介绍
随着人工智能时代的到来，目前人工智能最成熟的应用之一就是图像和语音识别，其已经广泛应用到拍照识物、画面增强、人机交互等各种领域。情绪识别技术已经成为人机交互体验优化的研究方向之一。人工智能情绪识别的能力用处极大，在医疗业、服务业等都会发挥不小的作用。首先，人机交互的体现更加自然顺畅。这对于空巢老人、儿童的陪护将起到积极的作用。通过对人的情绪捕捉，它可以为老人儿童提供心理安慰。而在这个基础上，利用人工智能进行情绪识别也能更好地帮助解决心理疾病问题，分担心理医生的精力，成熟的人工智能会在对话的过程中照顾到患者的情绪，从而慢慢地缓解病情。另外，利用情绪识别来管理和控制情绪也可能会成为一些情绪易失控者的福音。人的情绪体现通常表现出明显的冲动性和外部特征，包括：认知评估、身体反应、主观体验（如喜悦、愤怒，悲伤等）、外在表现（面部表情、身体姿态和动作等）和行动倾向（产生动机）。现有的情绪识别技术，主要是从人体的外在本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于低分辨率红外热成像深度感知的情绪识别装置，其特征在于，包括：相连接的低分辨率红外热成像传感器、MCU最小系统和上位机；所述MCU最小系统和上位机通过无线通信模块连接。

【技术特征摘要】
1.一种基于低分辨率红外热成像深度感知的情绪识别装置，其特征在于，包括：相连接的低分辨率红外热成像传感器、MCU最小系统和上位机；所述MCU最小系统和上位机通过无线通信模块连接。2.根据权利要求1所述的基于低分辨率红外热成像深度感知的情绪识别装置，其特征在于：所述低分辨率红外热成像传感器和MCU最小系统通过IIC接口连接。3.根据权利要求1所述的基于低分辨率红外热成像深度感知的情绪识别装置，其特征在于：所述低分辨率红外热成像传感器和MCU最小系统设置在电源电路的上方；所述电源电路设置在无线通信模块上方；所述无线通信模块采用ZigBee模块。4.根据权利要求1所述的基于低分辨率红外热成像深度感知的情绪识别装置的识别方法，其特征在于：所述上位机通过深度学习方法对所述低分辨率红外热成像传感器探测获得的热成像温度矩阵进行识别判断。5.根据权利要求4所述的基于低分辨率红外热成像深度感知的情绪识别装置的识别方法，其特征在于，所述深度学习通过以下步骤实现：步骤S1：通过所述低分辨率红外热成像传感器采集多个人脸热成像数据，并对所述人脸热成像数据进行分类标记；步骤S2：建立温度数据库；所述温度数据库包括数据文件和标签文件；步骤S3：根据温度数据库建立训练集和验证集；步骤S4：建立深度学习初始模型，进行情绪特征提取；步骤S5：训练初始模型，获得目标模型；步骤S6：固化模型用于实...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈静，黄诗颖，江灏，缪希仁，朱思琦，
申请(专利权)人：福州大学，
类型：发明
国别省市：福建,35