一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术提供了一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质，该方法包括：获取目标对象在提供服务期间的多张第一面部图像；利用预先建立的机器学习识别模型对所述多张第一面部图像进行处理，获得每张第一面部图像对应的第一情绪；根据第一情绪确定目标对象的第一目标情绪。装置用于执行上述方法。本发明专利技术实施例通过采用预先建立的识别模型对目标对象在提供服务过程中的面部情绪，使得能够获知目标对象在提供服务期间的情绪，为后续对司机状态的监控以及投诉判定提供了依据。

The invention relates to an emotion recognition method, device, electronic device and storage medium

【技术实现步骤摘要】
一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质
本专利技术涉及基于位置的服务(LBS)
，具体而言，涉及一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
目前，随着互联网用车平台技术的迅速发展和普及，人们可以根据用车需求利用手机终端生成用车订单，为日常出行提供了便利。但是，在实际打车过程中，偶尔会出现因服务请求方和司机矛盾导致的语言，肢体冲突甚至刑事犯罪，由于后台服务器可以对司机的行驶路线进行监控，但是无法得知车内的情况，导致后台服务器只有接到报警或投诉信息后才得知冲突的发生，并且无法判定责任方。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例的目的在于提供一种情绪识别方法、装置、电子设备及存储介质，能够为后续对目标对象状态的监控以及投诉判定提供了依据。第一方面，本专利技术实施例提供了一种情绪识别方法，包括：获取目标对象在提供服务期间的多张第一面部图像；利用预先建立的机器学习识别模型对多张第一面部图像进行处理，，获得每张所述第一面部图像对应的第一情绪；根据所述第一情绪确定所述目标对象本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种情绪识别方法，其特征在于，包括：/n获取目标对象在提供服务期间的多张第一面部图像；/n利用预先建立的机器学习识别模型对所述多张第一面部图像进行处理，获得每张所述第一面部图像对应的第一情绪；/n根据所述第一情绪确定所述目标对象的第一目标情绪。/n

【技术特征摘要】
1.一种情绪识别方法，其特征在于，包括：
获取目标对象在提供服务期间的多张第一面部图像；
利用预先建立的机器学习识别模型对所述多张第一面部图像进行处理，获得每张所述第一面部图像对应的第一情绪；
根据所述第一情绪确定所述目标对象的第一目标情绪。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在利用预先建立的机器学习识别模型对所述多张第一面部图像进行处理之前，所述方法，还包括：
对每张第一面部图像进行特征点提取，获得每张第一面部图像对应的多个特征点；
根据每张第一面部图像对应的特征点对所述目标对象的第一面部图像进行对齐操作。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据每张第一面部图像对应的特征点对所述第一面部图像进行对齐操作，包括：
根据每张第一面部图像对应的特征点采用仿射变换算法对所述第一面部图像进行对齐操作。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获取目标对象在提供服务期间的多张第一面部图像之前，所述方法，还包括：
获取所述目标对象在提供服务期间的视频图像，根据预设帧数从所述视频图像中提取所述第一面部图像。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述机器学习识别模型通过以下步骤获得：
获取历史时间段内训练对象在提供服务期间的历史视频图像，将被投诉的历史视频图像作为样本负例，除被投诉的历史视频图像以外的历史视频图像作为样本正例；
根据所述样本正例和所述样本负例对卷积神经网络进行训练，获得所述机器学习识别模型。


6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一情绪确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：
根据各第一情绪对应的时间占比确定所述目标对象的第一目标情绪。


7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各第一情绪对应的时间占比确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：
将所述时间占比最大的第一情绪作为所述目标对象的第一目标情绪。


8.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各第一情绪对应的时间占比确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：
将所述时间占比最大且大于预设阈值的第一情绪作为所述目标对象的第一目标情绪。


9.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据各第一情绪对应的时间占比确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：
获取时间占比经过降序排序后的前N个第一情绪，根据所述前N个第一情绪确定所述目标对象的第一目标情绪。


10.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述第一情绪确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：
根据时间获得各第一情绪的情绪序列，根据所述情绪序列确定所述目标对象的第一目标情绪。


11.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：
获取服务请求方在接受服务期间的多张第二面部图像；
利用预先建立的所述机器学习识别模型对所述多张第二面部图像进行处理，获得每张所述第二面部图像对应的第二情绪；
根据各第二情绪对应的时间占比确定所述服务请求方的第二目标情绪。


12.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：
获取所述目标对象在提供服务期间的语音信息；
根据所述语音信息进行情绪识别，获得所述目标对象对应的第三情绪；
相应的，所述根据各第一情绪对应的时间占比确定所述目标对象的第一目标情绪，包括：
根据各第一情绪对应的时间占比以及所述第三情绪确定所述目标对象的第一目标情绪。


13.根据权利要求1-12任一项所述的方法，其特征在于，所述方法，还包括：
将所述第一目标情绪发送至服务器。


14.根据权利要求13所述的方法，其特征在于，所述将所述第一目标情绪发送至服务器，包括：
判断所述第一目标情绪是否为预设情绪，若是，则将所述第一目标情绪发送至所述服务器；其中，所述预设情绪为需向所述服务器发送的预先设定的情绪。


15.一种情绪识别装置，其特征在于，包括：
第一获取模块，用于获取目标对象在提供服务期间的多张第一面部图像；
第一识...

【专利技术属性】
技术研发人员：李海波，
申请(专利权)人：北京嘀嘀无限科技发展有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11