一种情绪检测方法及装置、电子设备制造方法及图纸

本发明专利技术公开了一种情绪检测方法及装置、电子设备，包括：获取包括检测对象的图像信息；对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前行为；对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前表情；根据所述检测对象的当前行为和当前表情，结合所述检测对象的历史情绪数据，判断所述检测对象的情绪状态。本发明专利技术能够检测检测对象的情绪状态，为检测对象的性格、情绪分析提供数据依据。

【技术实现步骤摘要】
一种情绪检测方法及装置、电子设备
本专利技术涉及人工智能
，特别是指一种情绪检测方法及装置、电子设备。
技术介绍
在青少年儿童的成长过程中，身体和心理会发生一系列变化，受到家庭环境、学习压力、情感问题等多种因素的影响，会引发心理问题。在学校，心理辅导教师难以做到为每个学生进行心理评测与疏导，有心理问题的学生也不愿意主动寻求心理疏导。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的目的在于提出一种情绪检测方法及装置、电子设备，能够检测学生的情绪状态。基于上述目的，本专利技术提供了一种情绪检测方法，包括：获取包括检测对象的图像信息；对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前行为；对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前表情；根据所述检测对象的当前行为和当前表情，结合所述检测对象的历史情绪数据，判断所述检测对象的情绪状态。可选的，所述方法包括：获取包括多个所述检测对象的图像信息；对所述图像信息进行处理，识别确定所有检测对象的身份信息；对所述图像信息进行处理，识别确定所有检测对象的当前行为；对所述图像信息进行处理，识别确定所有检测对象的当前表情；根据各检测对象的当前行为和当前表情，结合各检测对象的历史情绪数据，判断每个检测对象的情绪状态。可选的，所述对所有图像信息进行处理，识别确定所有检测对象的身份信息，包括：预先生成根据每个检测对象的座位位置划分的网格状座位表，所述座位表中的每个网格包括该座位位置的人脸样本及基本信息；对所述图像信息进行人脸识别处理，确定所述图像信息中所有人脸的位置，根据所有人脸的位置，对所述图像信息进行划分处理，生成网格状的位置表，所述位置表中的每个网格包括一个检测对象的人脸信息，将所述位置表与座位表中每个对应的网格进行匹配，判断对应网格内的人脸信息与人脸样本的匹配程度，若匹配程度达到预设匹配度，则认为所述人脸信息与人脸样本一致，根据所述人脸样本对应的基本信息确定所述人脸信息的身份信息。可选的，所述历史情绪数据包括根据历史行为统计得到的行为轨迹数据和根据历史表情统计得到的表情轨迹数据，根据每个检测对象的所述历史情绪数据，分析得到每个检测对象的性格特点；根据所述检测对象的当前行为和当前表情，结合所述检测对象的历史情绪数据，判断所述检测对象处于异常情绪状态时，对所述检测对象进行异常标注。本专利技术实施例提供一种情绪检测装置，包括：图像获取单元，用于获取包括检测对象的图像信息；第一行为识别模块，用于对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前行为；第一表情识别模块，用于对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前表情；第一情绪检测模块，用于根据所述检测对象的当前行为和当前表情，结合所述检测对象的历史情绪数据，判断所述检测对象的情绪状态。可选的，所述装置包括：图像获取单元，用于获取包括多个检测对象的图像信息；身份匹配模块，用于对所述图像信息进行处理，识别确定所有检测对象的身份信息；第二行为识别模块，用于对所述图像信息进行处理，识别确定所有检测对象的当前行为；第二表情识别模块，用于对所述图像信息进行处理，识别确定所有检测对象的当前表情；第二情绪检测模块，根据各检测对象的当前行为和当前表情，结合各检测对象的历史情绪数据，判断每个检测对象的情绪状态。可选的，所述身份匹配模块包括：座位表生成模块，用于预先生成根据每个检测对象的座位位置划分的网格状座位表，所述座位表中的每个网格包括该座位位置的人脸样本及基本信息；位置表生成模块，用于对所述图像信息进行人脸识别处理，确定所述图像信息中所有人脸的位置，根据所有人脸的位置，对所述图像信息进行划分处理，生成网格状的位置表，所述位置表中的每个网格包括一个检测对象的人脸信息；匹配模块，用于将所述位置表与座位表中每个对应的网格进行匹配，判断对应网格内的人脸信息与人脸样本的匹配程度，若匹配程度达到预设匹配度，则认为所述人脸信息与人脸样本一致，根据所述人脸样本对应的基本信息确定所述人脸信息的身份信息。可选的，所述历史情绪数据包括根据历史行为统计得到的行为轨迹数据和根据历史表情统计得到的表情轨迹数据，根据每个检测对象的所述历史情绪数据，分析得到每个检测对象的性格特点；根据所述检测对象的当前行为和当前表情，结合所述检测对象的历史情绪数据，判断所述检测对象处于异常情绪状态时，对所述检测对象进行异常标注。可选的，所述装置还包括：结果统计模块，用于将所有检测对象的各项信息进行统计，生成统计数据表；所述各项信息包括身份信息、性格特点、情绪状态、异常标注信息。本专利技术实施例还提供一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现所述情绪检测方法。从上面所述可以看出，本专利技术提供的情绪检测方法及装置、电子设备，通过采集获取包括检测对象的图像信息；对图像信息进行处理，识别确定检测对象的当前行为；对图像信息进行处理，识别确定检测对象的当前表情；根据检测对象的当前行为和当前表情，结合检测对象的历史情绪数据，判断检测对象的情绪状态。本专利技术能够检测检测对象的情绪状态，为检测对象的性格、情绪分析提供数据依据。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1为本专利技术实施例的方法流程示意图；图2为本专利技术另一实施例的方法流程示意图；图3为本专利技术实施例的装置结构图；图4为本专利技术另一实施例的装置结构框图。具体实施方式为使本专利技术的目的、技术方案和优点更加清楚明白，以下结合具体实施例，并参照附图，对本专利技术进一步详细说明。需要说明的是，本专利技术实施例中所有使用“第一”和“第二”的表述均是为了区分两个相同名称非相同的实体或者非相同的参量，可见“第一”“第二”仅为了表述的方便，不应理解为对本专利技术实施例的限定，后续实施例对此不再一一说明。图1为本专利技术实施例的方法流程示意图。如图所示，本专利技术实施例提供的情绪检测方法，包括：S10：获取包括检测对象的图像信息；于一些实施例中，利用图像采集设备采集包括检测对象的视频信息，按照预定时间从视频信息中提取视频帧图像作为图像信息进行后续识别处理。例如，每隔30秒从视频信息中提取一幅图像信息。S11：对图像信息进行处理，识别确定检测对象的当前行为；于一些实施例中，对图像信息利用行为识别模型进行识别处理，确定检测对象的当前行为动作，如举手、站立、说话、趴桌子、打闹等。S12：对图像信息进行处理，识别确定检测对象的当前表情；于一些本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种情绪检测方法，其特征在于，包括：/n获取包括检测对象的图像信息；/n对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前行为；/n对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前表情；/n根据所述检测对象的当前行为和当前表情，结合所述检测对象的历史情绪数据，判断所述检测对象的情绪状态。/n

【技术特征摘要】
1.一种情绪检测方法，其特征在于，包括：
获取包括检测对象的图像信息；
对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前行为；
对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前表情；
根据所述检测对象的当前行为和当前表情，结合所述检测对象的历史情绪数据，判断所述检测对象的情绪状态。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，包括：
获取包括多个所述检测对象的图像信息；
对所述图像信息进行处理，识别确定所有检测对象的身份信息；
对所述图像信息进行处理，识别确定所有检测对象的当前行为；
对所述图像信息进行处理，识别确定所有检测对象的当前表情；
根据各检测对象的当前行为和当前表情，结合各检测对象的历史情绪数据，判断每个检测对象的情绪状态。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所有图像信息进行处理，识别确定所有检测对象的身份信息，包括：
预先生成根据每个检测对象的座位位置划分的网格状座位表，所述座位表中的每个网格包括该座位位置的人脸样本及基本信息；
对所述图像信息进行人脸识别处理，确定所述图像信息中所有人脸的位置，根据所有人脸的位置，对所述图像信息进行划分处理，生成网格状的位置表，所述位置表中的每个网格包括一个检测对象的人脸信息，将所述位置表与座位表中每个对应的网格进行匹配，判断对应网格内的人脸信息与人脸样本的匹配程度，若匹配程度达到预设匹配度，则认为所述人脸信息与人脸样本一致，根据所述人脸样本对应的基本信息确定所述人脸信息的身份信息。


4.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述历史情绪数据包括根据历史行为统计得到的行为轨迹数据和根据历史表情统计得到的表情轨迹数据，根据每个检测对象的所述历史情绪数据，分析得到每个检测对象的性格特点；根据所述检测对象的当前行为和当前表情，结合所述检测对象的历史情绪数据，判断所述检测对象处于异常情绪状态时，对所述检测对象进行异常标注。


5.一种情绪检测装置，其特征在于，包括：
图像获取单元，用于获取包括检测对象的图像信息；
第一行为识别模块，用于对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前行为；
第一表情识别模块，用于对所述图像信息进行处理，识别确定所述检测对象的当前表情；
第一情绪检...

【专利技术属性】
技术研发人员：高海超，
申请(专利权)人：深圳市鸿合创新信息技术有限责任公司，
类型：发明
国别省市：广东;44