【技术实现步骤摘要】
瞳孔特征的真实情感聊天机器人系统及该系统的判断方法
本专利技术属于机器人检测
，更具体地说，尤其涉及一种瞳孔特征的真实情感聊天机器人系统的判断方法。同时，本专利技术还涉及一种瞳孔特征的真实情感聊天机器人系统。
技术介绍
人有理性和感性两个方面，情感属于感性方面，理性在大多数时候都可以根据一些可以准确度量的数据来分析得到结论，而感性往往不能通过一个准确的度量来分析，对于人工智能而言，传统上我们基本上都是处理逻辑信息的，所以，通过瞳孔特征来研究人的情感信息，相比于微表情和心率而言，瞳孔的变化传达的信息是难以用意志来控制的，依次可以避免表情干扰，识别出人的真实感情状态，瞳孔因为感情的变化表现在瞳孔的一些动态特性上，例如瞳孔直径大小，扩张收缩速率，颜色以及光反射等特征。现有的瞳孔特征在使用的时候，普遍存在有以下问题，即在图像进行处理的时候，不能够十分清晰的对图像进行处理，使得图像在对比数据库的时候很容易存在错误，这样就使得瞳孔的特征提取不准确，并且现有的情感检测方法很容易受到伪表情影响，现有的技术中的计算方法十分的麻烦...
【技术保护点】
1.一种瞳孔特征的真实情感聊天机器人系统的判断方法，其特征在于：包括如下步骤：/nS1：大量瞳孔图片进行建模，通过SVM算法对大量的瞳孔图片进行建模，且SVM目标函数的公式如下：/n
【技术特征摘要】
1.一种瞳孔特征的真实情感聊天机器人系统的判断方法，其特征在于：包括如下步骤：
S1：大量瞳孔图片进行建模，通过SVM算法对大量的瞳孔图片进行建模，且SVM目标函数的公式如下：
且使用径向基函数作为核心函数，函数公式为：
S2：拍摄对话人的瞳孔，通过摄像模块将对话者进行拍摄，并且将拍摄的画面进行传输给控制模块；
S3：对拍摄画面进行处理，首先的图像中的瞳孔进行范围截取，然后对图像进行边缘检测和图像识别，采用Canny算法进行计算边缘检测，且计算公式为：
然后对图像进行检测，对Canny算法处理过后的图像的圆进行半径检测，然后进行数据对比；
S4：对数据库情绪，将处理过后的对话者瞳孔画面与数据库中的情感数模进行对比，得到情感状态的指标的分数；
S5：输出情感，进行情感对话，然后将获得对应的情感数值，并且对照数据库中的情感对话语录，实现不同语句的输出，且通过蜂鸣器进行播放。
2.根据权利要求1所述的一种瞳孔特征的真实情感聊天机器人系统的判断方法，其特征在于：所述步骤S3中的图片需要先进行Matlab对图像有时间序列的彩色瞳孔图像处理，输出灰度图像，然后对灰度图像进行高斯模糊的方法处理，平滑图像，去除噪声，再利用Matlab计算出求出角度和幅值，最后计算出双阀值进行边缘连接处理，处理后的图像进行二值化图像输出。
3.一种瞳孔特征的真实情感聊天机器人系统，包括控制模块，其特征在于：所述控制模块上电性连接有控制开关，所述控制开关电性连接有电池模块，所述控制模块电性连接有咪头、摄像头、检测模块、蜂鸣器、触摸屏、通讯模块、存储模块和驱动模块，所述驱动模块电性...
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