基于视频流的情感分析方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术涉及人工智能领域，公开了一种基于视频流的情感分析方法、装置、设备及存储介质，用于提高情感分析的准确率。所述基于视频流的情感分析方法包括：获取待处理视频流，并对待处理视频流进行预处理，得到多个初始视频帧；分别对每个初始视频帧进行标准化处理，得到标准视频帧；分别将标准视频帧输入生理数据检测模型进行生理指标检测，得到多个生理指标；对标准视频帧进行情绪时序分布计算，得到目标情绪时序分布；将多个生理指标和目标情绪时序分布输入预置的情感分析模型集进行情感分析，得到目标用户对应的情感预测结果。到目标用户对应的情感预测结果。到目标用户对应的情感预测结果。

【技术实现步骤摘要】
基于视频流的情感分析方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于视频流的情感分析方法、装置、设备及存储介质。

技术介绍

[0002]随着智能化技术发展，情感分析在安全驾驶、医疗保健特别是心理健康监测、社会保障等领域得到了广泛的应用。通过人工智能向用户进行情感信息方面的交流协助，在日常生活中替代了人与用户进行了交流，实现了情感交流信息处理。
[0003]现有方案是通过单模型对人的面部表情进行识别，然而单模型数据处理过程较为单一，因此可靠性无法保证，即现有方案的准确率低。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供了一种基于视频流的情感分析方法、装置、设备及存储介质，用于提高情感分析的准确率。
[0005]本专利技术第一方面提供了一种基于视频流的情感分析方法，所述基于视频流的情感分析方法包括：获取预置监控终端所拍摄的目标用户的待处理视频流，并对所述待处理视频流进行预处理，得到多个初始视频帧；分别对每个初始视频帧进行标准化处理，得到每个初始视频帧对应的标准视频帧；分别将所述标准视频本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于视频流的情感分析方法，其特征在于，所述基于视频流的情感分析方法包括：获取预置监控终端所拍摄的目标用户的待处理视频流，并对所述待处理视频流进行预处理，得到多个初始视频帧；分别对每个初始视频帧进行标准化处理，得到每个初始视频帧对应的标准视频帧；分别将所述标准视频帧输入预置生理数据检测模型进行生理指标检测，得到所述目标用户对应的多个生理指标；对所述标准视频帧进行情绪时序分布计算，得到目标情绪时序分布；将所述多个生理指标和所述目标情绪时序分布输入预置的情感分析模型集进行情感分析，得到所述目标用户对应的情感预测结果。2.根据权利要求1所述的基于视频流的情感分析方法，其特征在于，所述获取预置监控终端所拍摄的目标用户的待处理视频流，并对所述待处理视频流进行预处理，得到多个初始视频帧，包括：获取预置监控终端拍摄目标用户的待处理视频流；按照预设目标值对所述待处理视频流进行分帧，得到所述待处理视频流对应的多个原始视频帧；基于预置变化率函数对所述多个原始视频帧进行变化率计算，得到目标变化率；根据所述目标变化率对所述多个原始视频帧进行动态调整，得到多个初始视频帧。3.根据权利要求1所述的基于视频流的情感分析方法，其特征在于，所述分别对每个初始视频帧进行标准化处理，得到每个初始视频帧对应的标准视频帧，包括：分别对每个初始视频帧进行去噪处理，得到多个去噪后的视频帧；调用预置的包含关系函数对多个初始视频帧进行计算，得到多个初始视频帧之间的包含关系；基于所述多个初始视频帧之间的包含关系对所述多个初始视频帧进行去重，得到多个标准视频帧。4.根据权利要求1所述的基于视频流的情感分析方法，其特征在于，所述分别将所述标准视频帧输入预置生理数据检测模型进行生理指标检测，得到所述目标用户对应的多个生理指标，包括：分别将所述标准视频帧输入预置生理数据检测模型；通过所述生理数据监测模型对每个标准视频帧进行肢体动作识别，得到所述用户的肢体数据；通过所述生理数据监测模型对每个标准视频帧进行表情识别，得到所述用户的表情数据；对所述肢体数据进行分类和比对，得到所述目标用户对应的多个生理指标。5.根据权利要求4所述的基于视频流的情感分析方法，其特征在于，所述对所述标准视频帧进行情绪时序分布计算，得到目标情绪时序分布，包括：获取所述标准视频帧对应的时间戳，并提取所述时间戳中的时间信息；提取所述表情数据对应的时间节点；对所述时间信息和所述时间节点进行一一对应处理，得到目标情绪时序分布。

【专利技术属性】
技术研发人员：王小清，
申请(专利权)人：深圳市鹰瞳智能技术有限公司，
类型：发明
国别省市：