基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法技术

本发明专利技术公开了基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，包括以下步骤以测试者脸部为采集对象，根据摄像设备实行多方位面部数据的动态采集；基于多方位面部数据创建测试者面部数据库，并对面部数据进行三维建模，得到三维面部模型；所述三维面部模型用于表征测试者面部的活动变化。本发明专利技术基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，解决了传统人工以问卷调查方式来测试性格类型的单一性，通过基于人机交互系统进行智能问卷的方式，由问卷引出测试者沟通形式、脸部特征变化及心里体征变化数据，即可深入了解测试人员的心里活动，满足性格预测与分析的全面性，故有效提高了测试者性格预测的效率及精确度。者性格预测的效率及精确度。者性格预测的效率及精确度。

【技术实现步骤摘要】
基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法


[0001]本专利技术涉及心里学测试
，特别是涉及基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法。

技术介绍

[0002]性格是一个人对现实的稳定的态度，以及与这种态度相应的，习惯化了的行为方式中表现出来的人格特征。性格一经形成便比较稳定，但是并非一成不变，而是可塑性的。性格不同于气质，更多体现了人格的社会属性，个体之间的人格差异的核心是性格的差异。
[0003]目前，人们性格的测试方式，一般是医疗人员与测试人员以问卷交流的方式来得出性格类别，因被测试人员的心里活动多为主动控制，医疗人员难以深入了解与判定测试人员的心里活动，使得以问卷交流的方式无法满足性格判定结果的充分性，降低了性格判定的精确度。

技术实现思路

[0004]基于此，有必要针对当下人们性格的测试方式，一般是医疗人员与测试人员以问卷交流的方式来得出性格类别，因被测试人员的心里活动多为主动控制，医疗人员难以深入了解与判定测试人员的心里活动，使得以问卷交流的方式无法满足性格判定结果的充分性，降低了性格判定的精确度问题，提供基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法。
[0005]基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，包括以下步骤：
[0006]步骤一，以测试者脸部为采集对象，根据摄像设备实行多方位面部数据的动态采集；
[0007]步骤二，基于多方位面部数据创建测试者面部数据库，并对面部数据进行三维建模，得到三维面部模型；所述三维面部模型用于表征测试者面部的活动变化；
[0008]步骤三，创建心里学题材库，对测试者输出心理学测试题并分析答题内容，同时结合所述三维面部模型建立表征心里结果；所述表征心里结果用于体现心里暗示与测试者面部活动变化的参照；
[0009]步骤四，以测试者生命体征为采集对象，根据心电设备建立测试者震惊的动态体征数据，并创建生命体征库；以及
[0010]步骤五，对所述表征心里结果匹配所述生命体征库，并进行时间段划分的标记与分析，生成表情与心里结果比对的汇总性格结果。
[0011]上述基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，解决了传统人工以问卷调查方式来测试性格类型的单一性，通过基于人机交互系统进行智能问卷的方式，由问卷引出测试者沟通形式、脸部特征变化及心里体征变化数据，即可深入了解测试人员的心里活动，满足性格预测与分析的全面性，故有效提高了测试者性格预测的效率及精确度。
[0012]在其中一个实施例中，所述步骤二还包括对所述面部数据库所捕捉到的面部图像进行多区域面征的划分标记。
[0013]在其中一个实施例中，所述脸部多区域面征包括额头、眼部、脸颊、嘴部及耳朵的面征内容。
[0014]在其中一个实施例中，所述步骤二还包括根据脸部多区域面征建立的三维面部模型作为主参照图，多区域脸部面征作为辅参照图；所述辅参照图用于提供所述三维面部模型集成内容的分支数据，以细节化表征脸部面征。
[0015]在其中一个实施例中，所述步骤三还包括提取所述心里学题材库中的测试题，以答题交互形式与测试者进行答题问访。
[0016]在其中一个实施例中，所述步骤三还包括对测试者答题的交互内容进行储存与分析判断；。
[0017]在其中一个实施例中，所述答题交互基于人机交互系统联网运用，所述答题交互用于执行心理学测试题的输出以及测试题回执内容的录入与分析。
[0018]在其中一个实施例中，所述答题交互用于语音输出所述心理学题材库中的测试题与测试者进行交互，同时，录入测试者对应测试题的回复内容，通过判定回复内容以表征测试者的交流能力及交流方式。
[0019]在其中一个实施例中，所述生命体征库包括心率、脉搏以及血压的体征内容。
[0020]在其中一个实施例中，所述生命体征库用于提供匹配所述表征心里结果不同时间段用测试体征数据。
[0021]与现有技术相比，本专利技术的有益效果是：
[0022]本专利技术，基于人机交互的形式来与测试者心里测试进行问卷调查，由问卷调查引出测试者脸部特征变化及心里体征变化数据，在具备测试者性格测试变化的多内容表征下，根据表情、沟通及体征变化数据来提供性格判定用有效的参数依据，通过智能问访的方式来实现性格的预测与分析，即提高了测试者性格预测的效率及精确度，使得预测结果能够客观反映。
附图说明
[0023]图1所示为本专利技术基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法的流程框图。
[0024]图2所示为图1中面部数据库的使用方法流程图。
[0025]图3所示为图1中提供的心理学测试题的测试方式流程图。
具体实施方式
[0026]下面结合附图对本专利技术进行详细的描述。
[0027]请参阅图1
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3，本实施例提供了基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法包括以下步骤：
[0028]S1、以测试者脸部为采集对象，根据摄像设备实行多方位面部数据的动态采集；
[0029]S2，基于多方位面部数据创建测试者面部数据库，并对面部数据进行三维建模，得到三维面部模型；三维面部模型用于表征测试者面部的活动变化；
[0030]S3，创建心里学题材库，对测试者输出心理学测试题并分析答题内容，同时结合三维面部模型建立表征心里结果；表征心里结果用于体现心里暗示与测试者面部活动变化的参照；
[0031]S4，以测试者生命体征为采集对象，根据心电设备建立测试者震惊的动态体征数据，并创建生命体征库；以及
[0032]S5，对表征心里结果匹配生命体征库，并进行时间段划分的标记与分析，生成表情与心里结果比对的汇总性格结果。
[0033]如图2所示，基于多方位面部数据创建测试者面部数据库，并对面部数据进行三维建模，得到三维面部模型；三维面部模型用于表征测试者面部的活动变化还包括以下步骤：
[0034]S11，对面部数据库所捕捉到的面部图像进行多区域面征的划分标记；
[0035]S12，据脸部多区域面征建立的三维面部模型作为主参照图，多区域脸部面征作为辅参照图；辅参照图用于提供三维面部模型集成内容的分支数据，以细节化表征脸部面征。
[0036]根据脸部多区域面征建立的三维面部模型作为主参照图，多区域脸部面征作为辅参照图；辅参照图用于提供三维面部模型集成内容的分支数据，以细节化表征脸部面征；在使用三维面部模型来表示性格分析时，提供三维面部模型建立的多区域脸部面征可具体化呈现独立的表征内容，即可针对性进行分析对应性格的面征区域。
[0037]脸部多区域面征包括额头、眼部、脸颊、嘴部及耳朵的面征内容；面征内容可有效表征出测试者脸部全面的活动变化，通过采集脸部特征内容，可满足在后续对性格判定提供有效的参考依据。
[0038]本实施例中，在测试者进行性格测试的过程中，且在与测试者进行智能问卷能引出测试者脸部变化时，通过摄像设备对测试者进行多角度的连续捕捉，依据捕捉内容通过计算机本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤一，以测试者脸部为采集对象，根据摄像设备实行多方位面部数据的动态采集；步骤二，基于多方位面部数据创建测试者面部数据库，并对面部数据进行三维建模，得到三维面部模型；所述三维面部模型用于表征测试者面部的活动变化；步骤三，创建心里学题材库，对测试者输出心理学测试题并分析答题内容，同时结合所述三维面部模型建立表征心里结果；所述表征心里结果用于体现心里暗示与测试者面部活动变化的参照；步骤四，以测试者生命体征为采集对象，根据心电设备建立测试者震惊的动态体征数据，并创建生命体征库；以及步骤五，对所述表征心里结果匹配所述生命体征库，并进行时间段划分的标记与分析，生成表情与心里结果比对的汇总性格结果。2.根据权利要求1所述的基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，其特征在于，所述步骤二还包括：对所述面部数据库所捕捉到的面部图像进行多区域面征的划分标记。3.根据权利要求2所述的基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，其特征在于，所述脸部多区域面征包括额头、眼部、脸颊、嘴部及耳朵的面征内容。4.根据权利要求2所述的基于表情识别与心理学测试生成性格的分析方法，其特征在于，所述步骤二还包括：根据脸部多区域面征建立的三维面部模型作为主参照图，多区域...

【专利技术属性】
技术研发人员：章玲玲，
申请(专利权)人：扬州工业职业技术学院，
类型：发明
国别省市：