情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及智能识别领域。本发明专利技术公开了一种情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质，通过获取第一图像采集设备的目标图像，识别目标图像中的目标人脸图像；若目标人脸图像中存在遮挡区域，则从目标人脸图像中提取比对信息；根据第一图像采集设备和/或目标图像的属性信息以及比对信息从其他图像采集设备中提取关联图像；从关联图像中确定关联人脸区域，对关联人脸区域进行情绪识别，得到目标人脸图像的情绪识别结果。本发明专利技术解决了目标图像的人脸图像存在部分区域被遮挡时，无法直接对目标图像进行情绪识别的问题，提高了基于目标场景下对目标人脸图像进行情绪识别的准确性和适用性，并提高的情绪识别的鲁棒性。

【技术实现步骤摘要】
情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质
本专利技术涉及智能识别领域，尤其涉及一种情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质。
技术介绍
随着计算机技术特别是人工智能技术的不断发展，越来越多的将相关的智能化监测和预警的技术应用到日常生活中。老年人因身体机能下降，行动能力及应变能力变弱，因自身疾病或外界影响，易发生突发意外伤害情况。因此，在家庭、养老院等场所中，需要对老年人的行为进行智能化地监测，以及时对发生地突发情况进行处理，更好地保障老年人的安全。然而，目前存在采用摄像头等设备对老年人的行为进行监控，并且在监测到异常行为时，实现提示或者报警。但是，目前的监测方案存在着较多的不足。
技术实现思路
本专利技术实施例提供一种情绪识别方法、装置、计算机设备及存储介质，以提高情绪识别的准确性和适用性。一种情绪识别方法，包括：获取第一图像采集设备的目标图像，识别目标图像中的目标人脸图像；若所述目标人脸图像中存在遮挡区域，则从所述目标人脸图像中提取比对信息；根据所述第一图像采集设备和/或所述目标图像本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种情绪识别方法，其特征在于，应用于监控平台中，所述监控平台包括设置于一目标场景的多个图像采集设备，所述情绪识别方法包括：/n获取第一图像采集设备的目标图像，识别目标图像中的目标人脸图像；/n若所述目标人脸图像中存在遮挡区域，则从所述目标人脸图像中提取比对信息；/n根据所述第一图像采集设备和/或所述目标图像的属性信息以及所述比对信息从其他图像采集设备中提取关联图像，所述关联图像为包括不存在遮挡区域的目标人脸图像的图像；/n从所述关联图像中确定关联人脸区域，对所述关联人脸区域进行情绪识别，得到所述目标人脸图像的情绪识别结果，所述关联人脸区域为与所述目标人脸图像一致的人脸图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种情绪识别方法，其特征在于，应用于监控平台中，所述监控平台包括设置于一目标场景的多个图像采集设备，所述情绪识别方法包括：
获取第一图像采集设备的目标图像，识别目标图像中的目标人脸图像；
若所述目标人脸图像中存在遮挡区域，则从所述目标人脸图像中提取比对信息；
根据所述第一图像采集设备和/或所述目标图像的属性信息以及所述比对信息从其他图像采集设备中提取关联图像，所述关联图像为包括不存在遮挡区域的目标人脸图像的图像；
从所述关联图像中确定关联人脸区域，对所述关联人脸区域进行情绪识别，得到所述目标人脸图像的情绪识别结果，所述关联人脸区域为与所述目标人脸图像一致的人脸图像。


2.如权利要求1所述的情绪识别方法，其特征在于，所述根据所述第一图像采集设备和/或所述目标图像的属性信息以及所述比对信息从其他机位中提取关联图像，包括：
从所述目标图像的属性信息中确定所述目标图像的采集时间，从所述第一图像采集设备的属性信息中确定所述目标图像的位置信息；
根据所述位置信息确定关联图像采集设备，所述关联图像采集设备为可以采集到所述目标图像的图像采集设备；
根据所述采集时间和所述比对信息从所述关联图像采集设备中提取关联图像。


3.如权利要求2所述的情绪识别方法，其特征在于，在所述根据所述第一图像采集设备和/或所述目标图像的属性信息以及所述比对信息从其他图像采集设备中提取关联图像之后，所述情绪识别方法还包括：
若其他图像采集设备中不存在所述关联图像，则对所述目标人脸图像中的未遮挡区域进行图像分割，得到多个图像分割区域；
根据所述多个图像分割区域对预设的情绪样本图像集中的每一样本图像进行图像分割，将所述情绪样本图像集中的每一样本图像分割成多个样本分割区域，所述情绪样本图像集包括多个样本图像和每一所述样本图像对应的情绪标注数据；
对所述目标人脸图像中每一图像分割区域和每一样本图像中对应的样本分割区域进行聚类分析，确定每一图像分割区域对应的聚类簇；
对每一图像分割区域对应的聚类簇中每一图像分割区域对应的情绪标注数据进行统计，将每一图像分割区域对应的聚类簇中数量最多的情绪标注数据确定为基准情绪数据；
根据每一图像分割区域对应的聚类簇中的基准情绪数据确定所述目标人脸图像的情绪识别结果。


4.如权利要求2所述的情绪识别方法，其特征在于，所述对所述关联人脸区域进行情绪识别，得到所述目标人脸图像的情绪识别结果，包括：
对所述关联图像进行身份识别，确定所述关联图像的身份信息；
根据所述身份信息确定所述关联图像的声纹特征；
根据所述采集时间确定关联时间区间，并根据所述关联时间区间从所述关联图像采集设备中提取语音信息；
根据所述关联图像的声纹特征从所述语音信息中提取所述关联图像的语音数据；
根据所述语音数据和所述关联人脸区域进行情绪识别，得到所述目标人脸图像的情绪识别结果。


5.如权利要求3所述的情绪识...

【专利技术属性】
技术研发人员：唐宇，骆少明，郭琪伟，侯超钧，庄家俊，苗爱敏，褚璇，钟震宇，吴亮生，
申请(专利权)人：广东技术师范大学，仲恺农业工程学院，广东省智能制造研究所，
类型：发明
国别省市：广东;44